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Enregistrement W4211239626 · doi:10.2196/34758

An Integrated, Multimodal, Digital Health Solution for Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Prospective Observational Pilot Study

2022· article· en· W4211239626 sur OpenAlexvenueno aff
Brian D. Gelbman, Carol R. Reed

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDSpirometerSpirometrymHealthObservational studyNebulizerPhysical therapyTelehealthTelemedicineProspective cohort studyEmergency medicineInternal medicineHealth careAsthmaPsychological interventionExhaled nitric oxideNursingAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) affects millions of Americans and has a high economic impact partially due to frequent emergency room visits and hospitalizations. Advances in digital health have made it possible to collect data remotely from multiple devices to assist in managing chronic diseases such as COPD. Objective In this pilot study, we evaluated the ability of patients with COPD to use the Wellinks mHealth platform to collect information from multiple modalities important to the management of COPD. We also assessed patient satisfaction and engagement with the platform. Methods A single-site, observational, prospective pilot study (N=19) was conducted using the Wellinks platform in adults with COPD. All patients were aged over 30 years at screening, owned an iPhone, and were currently undergoing a treatment regimen that included nebulized therapy. Enrolled patients received a study kit consisting of the Flyp nebulizer, Smart One spirometer, the Nonin pulse oximeter, plus the Wellinks mHealth app, and training for all devices. For 8 weeks, participants were to enter daily symptoms and medication use manually; spirometry, nebulizer, and pulse oximeter data were automatically recorded. Data were sent to the attending physician in a monthly report. Patient satisfaction was measured via a 5-point scale and the Net Promoter Score (NPS) captured in interviews at the end of the observation period. Results Average age of the patients was 79.6 (range 65-95) years. Participants (10 female; 9 male) had an average FEV1% (forced expiratory volume in 1 second as % of predicted for the patient) of 56.2% of predicted (range 23%-113%) and FEV1/forced vital capacity of 65%. COPD severity, as assessed by the Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) classification, was mild in 2 patients, moderate in 6, and severe/very severe in 11; 9 patients were on home oxygen. During this 8-week study, average use of the spirometer was 2.5 times/week, and the pulse oximeter 4.2 times/week. Medication use was manually documented 9.0 times/week, nebulizer use 1.9 times/week, and symptoms recorded 1.2 times/week on average. The correlation coefficients of home to office measurements for peak flow and FEV1 were high (r=0.94 and 0.96, respectively). Patients found the app valuable (13/16, 81%) and easy to use (15/16, 94%). The NPS was 59. Conclusions This study demonstrates that our cohort of patients with COPD engaged with the Wellinks mHealth platform avidly and consistently over the 8-week period, and that patient satisfaction was high, as indicated by the satisfaction survey and the NPS of 59. In this small, selected sample, patients were both willing to use the technology and capable of doing so successfully regardless of disease severity, age, or gender. The Wellinks mHealth platform was considered useful and valuable by patients, and can assist clinicians in improved, timely decision making for better COPD management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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