MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3214377684 · doi:10.3389/fdgth.2021.721044

Remote Patient Monitoring Program for COVID-19 Patients Following Hospital Discharge: A Cross-Sectional Study

2021· article· en· W3214377684 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Digital Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health CentreUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistère de la SantéFonds de Recherche du Québec - SantéMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésTelecareTelemedicinePhoneDescriptive statisticsHealth careQuality (philosophy)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Cross-sectional studyMedicineMedical emergencyPandemic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic created an urgent need to act to reduce the spread of the virus and alleviate congestion from healthcare services, protect healthcare providers, and help them maintain satisfactory quality and safety of care. Remote COVID-19 monitoring platforms emerged as potential solutions. Objective: The purpose of this study was to evaluate the capacity and contribution of two different platforms used to remotely monitor patients with COVID-19 to maintain quality, safety, and patient engagement in care, as well as their acceptability, usefulness, and user-friendliness from the user's perspective. The first platform is focused on telecare phone calls (Telecare-Covid), and the second is a telemonitoring app (CareSimple-Covid). Methods: We performed a cross-sectional study. The data were collected through a phone survey from May to August 2020. Data were analyzed using descriptive statistics and t -test analysis. Participants' responses and comments on open-ended questions were analyzed using content analysis to identify certain issues and challenges and potential avenues for improving the platforms. Results: Fifty one patients participated in the study. Eighteen participants used the CareSimple-Covid platform and 33 participants used the Telecare-Covid platform. Overall, the satisfaction rate for quality and safety of care for the two platforms was 80%. Over 88% of the users on each platform considered the platforms' services to be engaging, useful, user-friendly, and appropriate to their needs. The survey identified a few significant differences in users' perceptions of each platform: empathy toward users and the quality and safety of the care received were rated significantly higher on the CareSimple-Covid platform than on the Telecare-Covid platform. Users appreciated four aspects of these telehealth approaches: (1) the ease of access to services and the availability of care team members; (2) the user-friendliness of the platforms; (3) the continuity of care provided, and (4) the wide range of services delivered. Users identified some technical limitations and raised certain issues, such as the importance of maintaining human contact, data security, and confidentiality. Improvement suggestions include promoting access to connected devices; enhancing communications between institutions, healthcare users, and the public on confidentiality and personal data protection standards; and integrating a participatory approach to telehealth platform development and deployment efforts. Conclusion: This study provides preliminary evidence that the two remote monitoring platforms are well-received by users, with very few significant differences between them concerning users' experiences and views. This type of program could be considered for use in a post-pandemic era and for other post-hospitalization clienteles. To maximize efficiency, the areas for improvement and the issues identified should be addressed with a patient-centered approach.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,375 · 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