Expectations of Continuous Vital Signs Monitoring for Recognizing Complications After Esophagectomy: Interview Study Among Nurses and Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients undergoing esophagectomy are at serious risk of developing postoperative complications. To support early recognition of clinical deterioration, wireless sensor technologies that enable continuous vital signs monitoring in a ward setting are emerging. OBJECTIVE: This study explored nurses' and surgeons' expectations of the potential effectiveness and impact of continuous wireless vital signs monitoring in patients admitted to the ward after esophagectomy. METHODS: Semistructured interviews were conducted at 3 esophageal cancer centers in the Netherlands. In each center, 2 nurses and 2 surgeons were interviewed regarding their expectations of continuous vital signs monitoring for early recognition of complications after esophagectomy. Historical data of patient characteristics and clinical outcomes were collected in each center and presented to the local participants to support estimations on clinical outcome. RESULTS: The majority of nurses and surgeons expected that continuous vital signs monitoring could contribute to the earlier recognition of deterioration and result in earlier treatment for postoperative complications, although the effective time gain would depend on patient and situational factors. Their expectations regarding the impact of potential earlier diagnosis on clinical outcomes varied. Nevertheless, most caregivers would consider implementing continuous monitoring in the surgical ward to support patient monitoring after esophagectomy. CONCLUSIONS: Caregivers expected that wireless vital signs monitoring would provide opportunities for early detection of postoperative complications in patients undergoing esophagectomy admitted to the ward and prevent sequelae under certain circumstances. As the technology matures, clinical outcome studies will be necessary to objectify these expectations and further investigate overall effects on patient outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».