MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281476340 · doi:10.3390/life12060773

eHealth in Self-Managing at a Distance Patients with COPD

2022· review· en· W4281476340 sur OpenAlexaff
Sophie B. Kermelly, Jean Bourbeau

Notice bibliographique

RevueLife · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthTelehealthMedicinePsychological interventionSelf-managementTelemedicineExacerbationCOPDHealth careIntensive care medicineQuality of life (healthcare)PopularityIntervention (counseling)Physical therapyNursingPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, healthcare delivery for chronic diseases has been challenging due to the current SARS-COV-2 pandemic. The growing use of information and communication technologies via telehealth has gained popularity in all fields of medicine. In chronic respiratory diseases, self-management, defined as a structured but personalized multi-component intervention with the main goal of achieving healthy behavioral change, is an essential element of long-term care. Iterative interventions delivered by a well-trained health coach in order to empower and provide the patient with the tools and skills needed to adopt sustained healthy behaviors have proven to be effective in chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Benefits have been shown to both improve patient quality of life and reduce acute exacerbation events and acute healthcare utilization. In COPD, the evidence so far has shown us that remote technologies such as telemonitoring or remote management may improve patient-reported outcomes and healthcare utilization. However, clear limitations are still present and questions remain unanswered. More and better designed studies are therefore necessary to define the place of eHealth in self-managing at a distance in patients with COPD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLifeMême sujetChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) ResearchTravaux en français237 207