A36 IMPACT OF DIGITAL HEALTH MONITORING IN THE MANAGEMENT OF INFLAMMATORY BOWEL DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Inflammatory bowel disease (IBD) affects over 270,000 Canadians and costs the healthcare system $1.28 billion dollars annually. With advancements in technology, a shift from the traditional ‘reactive’ approach to IBD management to a ‘proactive’ approach that integrates self-management strategies using digital health monitoring platforms could greatly benefit patient care. Aims The purpose of this study was to investigate the effect of implementing the IBD health monitoring platform, HealthPROMISE, in clinical practice and to evaluate whether its use leads to better quality of care, improved health outcomes, and reduce resource consumption in patients with IBD. Methods IBD patients were recruited in gastroenterology clinics and asked to install the HealthPROMISE application onto their smartphones. Patient satisfaction, quality of care, quality of life, patient symptoms, and resource utilization metrics were collected throughout the study and sent directly to their healthcare teams. Patients with abnormal symptom/short inflammatory bowel disease questionnaire (SIBDQ) scores were flagged for their physicians to follow up with. After one-year, patient outcome metrics were compared to baseline values. Results Overall, out of 59 patients enrolled in the study, 32 patients (54%) logged into the application at least once during the study period. The number of IBD-related ER visits/hospitalizations in the year of use compared to the prior year demonstrated a significant decrease from 25% of patients (8/32) to 3% (1/32) (p=0.03). Patients also reported an increase in their understanding of the nature/causes of their condition after using the application (p=0.026). No significant changes were observed in the number of quality indicators met (p = 0.67) or in SIBDQ scores (p=0.48). Conclusions Given the significant burden of IBD, there is a need to develop effective management strategies. This study demonstrated that digital health monitoring platforms may aid in reducing the number of ER visits and hospitalizations in IBD patients. Future studies evaluating acceptability and costs with a larger sample size would help determine the feasibility and generalizability of widely implementing mobile health applications in the management of IBD. Funding Agencies CCC
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».