A Mobile App for Wound and Symptom Surveillance After Colorectal Surgery: Protocol for a Feasibility Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical site infections (SSIs) are the most common nosocomial infection and occur in 16.3% of patients undergoing colorectal surgery at our institution (The Ottawa Hospital), the majority of which are identified after discharge from hospital. Patients who suspect having an SSI generally present to the emergency department or surgery clinic. Both options for in-person interaction are costly to the health care system and patients. A mobile app, how2trak, has proven to be beneficial for patients with complex wounds at our institution by facilitating at-home monitoring and virtual consultations. OBJECTIVE: This study aims to assess the feasibility of a randomized controlled trial to assess if how2trak can improve patients' experience and increase detection of SSIs after colorectal surgery while reducing patients' risk of COVID-19 exposure. METHODS: In this single-center prospective feasibility trial, eligible patients undergoing colorectal surgery will be randomized to either standard care or how2trak postoperative monitoring of their incision, symptoms, and ostomy function. Patient self-assessments will be monitored by a nurse specialized in wound and ostomy care who will follow-up with patients with a suspected SSI. The primary outcome is feasibility as measured by enrollment, randomization, app usability, data extraction, and resource capacity. RESULTS: This study was approved by our institution's ethics board on February 26, 2021, and received support from The Ottawa Hospital Innovation and Care Funding on November 12, 2021. Recruitment started June 3, 2021, and 29 were patients enrolled as of September 2021. We expect to publish results in spring 2022. CONCLUSIONS: This study will determine the feasibility of using a mobile app to monitor patients' wounds and detect SSIs after colorectal surgery. If feasible, we plan to assess if this mobile app facilitates SSI detection, enhances patient experience, and optimizes their care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04869774; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04869774. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26717.
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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 | 0,038 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,013 |
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 ».