Perceptions on the Use of Wearable Sensors and Continuous Monitoring in Surgical Patients: Interview Study Among Surgical Staff
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuous vital sign monitoring by using wearable sensors may result in the earlier detection of patient deterioration and sepsis. Few studies have explored the perspectives of surgical team members on the use of such sensors in surgical patients. OBJECTIVE: This study aims to understand the views of surgical team members regarding novel wearable sensors for surgical patients. METHODS: Wearable sensors that monitor vital signs (heart rate, respiratory rate, and temperature) continuously were used by acute surgical patients. The opinions of surgical staff who were treating patients with these sensors were collated through in-depth semistructured interviews to thematic saturation. Interviews were audio recorded, transcribed, and analyzed via thematic analysis. RESULTS: A total of 48 interviews were performed with senior and junior surgeons and senior and junior nurses. The main themes of interest that emerged from the interviews were (1) problems with current monitoring, (2) the anticipated impact of wearables on patient safety, (3) the impact on staff, (4) the impact on patients overall, (5) potential new changes, and (6) the future and views on technology. CONCLUSIONS: Overall, the feedback from staff who were continuously monitoring surgical patients via wearable sensors was positive, and relatively few concerns were raised. Surgical staff members identify problems with current monitoring and anticipate that sensors will both improve patient safety and be the future of monitoring.
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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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».