Implementation of Wearable Sensors and Digital Alerting Systems in Secondary Care: Protocol for a Real-World Prospective Study Evaluating Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advancements in wearable sensors have caused a resurgence in their use, particularly because their miniaturization offers ambulatory advantages while performing continuous vital sign monitoring. Digital alerts can be generated following early recognition of clinical deterioration through breaches of set parameter thresholds, permitting earlier intervention. However, a systematic real-world evaluation of these alerting systems has yet to be conducted, and their efficacy remains unknown. OBJECTIVE: The aim of this study is to implement wearable sensors and digital alerting systems in acute general wards to evaluate the resultant clinical outcomes. METHODS: Participants on acute general wards will be screened and recruited into a trial with a pre-post implementation design. In the preimplementation phase, the SensiumVitals monitoring system, which continuously measures temperature, heart, and respiratory rates, will be used for monitoring alongside usual care. In the postimplementation phase, alerts will be generated from the SensiumVitals system when pre-established thresholds for vital parameters have been crossed, requiring acknowledgement from health care staff; subsequent clinical outcomes will be analyzed. RESULTS: Enrolment is currently underway, having started in September 2017, and is anticipated to end shortly. Data analysis is expected to be completed in 2021. CONCLUSIONS: This study will offer insight into the implementation of digital health technologies within a health care trust and aims to describe the effectiveness of wearable sensors for ambulatory continuous monitoring and digital alerts on clinical outcomes in acute general ward settings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04638738; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04638738. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26240.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».