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Enregistrement W3125242442 · doi:10.2196/24726

eHealth Program to Reduce Hospitalizations Due to Acute Exacerbation of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Retrospective Study

2021· article· en· W3125242442 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda R. van Buul, Caroline Derksen, Ouke Hoedemaker, Oscar van Dijk, Niels H. Chavannes, Marise J. Kasteleyn

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit Leiden
Mots-clésMedicineCOPDeHealthExacerbationConfoundingRetrospective cohort studyPsychological interventionInternal medicineAcute exacerbation of chronic obstructive pulmonary diseasePulmonary diseaseGeneralized estimating equationEmergency medicinePhysical therapyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hospitalization for acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is associated with poor prognosis. eHealth interventions might improve outcomes and decrease costs. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effect of an eHealth program on COPD hospitalizations and exacerbations. METHODS: This was a real-world study conducted from April 2018 to December 2019 in the Bravis Hospital, the Netherlands. An eHealth program (EmmaCOPD) was offered to COPD patients at risk of exacerbations. EmmaCOPD consisted of an app that used questionnaires (to monitor symptoms) and a step counter (to monitor the number of steps) to detect exacerbations. Patients and their buddies received feedback when their symptoms worsened or the number of steps declined. Generalized estimating equations were used to compare the number of days admitted to the hospital and the total number of exacerbations 12 months before and (max) 18 months after the start of EmmaCOPD. We additionally adjusted for the potential confounders of age, sex, COPD severity, and inhaled corticosteroid use. RESULTS: The 29 included patients had a mean forced expiratory volume in 1 second of 45.5 (SD 17.7) %predicted. In the year before the intervention, the median total number of exacerbations was 2.0 (IQR 2.0-3.0). The median number of hospitalized days was 8.0 days (IQR 6.0-16.5 days). Afterwards, there was a median 1.0 (IQR 0.0-2.0) exacerbation and 2.0 days (IQR 0.0-4.0 days) of hospitalization. After initiation of EmmaCOPD, both the number of hospitalized days and total number of exacerbations decreased significantly (incidence rate ratio 0.209, 95% CI 0.116-0.382; incidence rate ratio 0.310, 95% CI 0.219-0.438). Adjustment for confounders did not affect the results. CONCLUSIONS: The eHealth program seems to reduce the number of total exacerbations and number of days of hospitalization due to exacerbations of COPD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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