Clinical outcomes of digital sensor alerting systems in remote monitoring: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Advances in digital technologies have allowed remote monitoring and digital alerting systems to gain popularity. Despite this, limited evidence exists to substantiate claims that digital alerting can improve clinical outcomes. The aim of this study was to appraise the evidence on the clinical outcomes of digital alerting systems in remote monitoring through a systematic review and meta-analysis. A systematic literature search, with no language restrictions, was performed to identify studies evaluating healthcare outcomes of digital sensor alerting systems used in remote monitoring across all (medical and surgical) cohorts. The primary outcome was hospitalisation; secondary outcomes included hospital length of stay (LOS), mortality, emergency department and outpatient visits. Standard, pooled hazard ratio and proportion of means meta-analyses were performed. A total of 33 studies met the eligibility criteria; of which, 23 allowed for a meta-analysis. A 9.6% mean decrease in hospitalisation favouring digital alerting systems from a pooled random effects analysis was noted. However, pooled weighted mean differences and hazard ratios did not reproduce this finding. Digital alerting reduced hospital LOS by a mean difference of 1.043 days. A 3% mean decrease in all-cause mortality from digital alerting systems was noted. There was no benefit of digital alerting with respect to emergency department or outpatient visits. Digital alerts can considerably reduce hospitalisation and length of stay for certain cohorts in remote monitoring. Further research is required to confirm these findings and trial different alerting protocols to understand optimal alerting to guide future widespread implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle