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Enregistrement W3164302398 · doi:10.2196/27823

Early Identification of COVID-19 Infection Using Remote Cardiorespiratory Monitoring: Three Case Reports

2021· article· en· W3164302398 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Polsky, Neema Moraveji

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiorespiratory fitnessAsymptomaticCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePsychological interventionIntensive care medicineRespiratory systemEmergency medicineInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The adoption of remote patient monitoring (RPM) in routine medical care requires increased understanding of the physiologic changes accompanying disease development and the proactive interventions that will improve outcomes. OBJECTIVE: The aim of this study is to present three case reports that highlight the capability of RPM to enable early identification of viral infection with COVID-19 in patients with chronic respiratory disease. METHODS: Patients at a large pulmonary practice who were enrolled in a respiratory RPM program and who had contracted COVID-19 were identified. The RPM system (Spire Health) contains three components: (1) Health Tags (Spire Health), undergarment waistband-adhered physiologic monitors that include a respiratory rate sensor; (2) an app on a smartphone; and (3) a web dashboard for use by respiratory therapists. The physiologic data of 9 patients with COVID out of 1000 patients who were enrolled for monitoring were retrospectively reviewed, and 3 instances were identified where the RPM system had notified clinicians of physiologic deviation due to the viral infection. RESULTS: Physiologic deviations from respective patient baselines occurred during infection onset and, although the infection manifested differently in each case, were identified by the RPM system. In the first case, the patient was symptomatic; in the second case, the patient was presymptomatic; and in the third case, the patient varied from asymptomatic to mildly symptomatic. CONCLUSIONS: RPM systems intended for long-term use and that use patient-specific baselines can highlight physiologic changes early in the course of acute disease, such as COVID-19 infection. These cases demonstrate opportunities for earlier diagnosis, treatment, and isolation. This study supports the need for further research into how RPM can be effectively integrated into clinical practice.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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