Incorporating remote patient monitoring in virtual pulmonary rehabilitation programs
Notice bibliographique
Résumé
Most pulmonary rehabilitation (PR) programs have had to adapt due to the COVID-19 pandemic and associated restrictions. Current alternative home-based programs have limitations and require modification. In this paper, we outline a novel method to monitor home-based PR programs, which has the potential to improve PR safety and efficacy. This new method is based on a remote patient monitoring (RPM) system with connected smart devices that enables the Respiratory Therapist (RT) to have real-time access to patient data including heart rate and peripheral oxygen saturation during exercise. The RPM system also monitors daily physical activity, sedentary time, sleep quality, rescue inhaler use, and maintenance inhaler adherence, among other variables, which has the added advantage of predicting patterns consistent with symptoms that may require medical intervention. To increase privacy, data are anonymized at all levels and only the RT has access to patient information. RPM systems have the potential to give practitioners a holistic view of the participants' health status to better evaluate them during the entire PR program and to improve self-management. As this is not a formal research study, we cannot make definitive conclusions about the efficacy of the system, and further research is needed to examine safety and to compare our approach to other ways of conducting PR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».