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Enregistrement W4285030722 · doi:10.1097/sla.0000000000005527

Home to Stay: A Randomized Controlled Trial Evaluating the Effect of a Postdischarge Mobile App to Reduce 30-Day Readmission Following Elective Colorectal Surgery

2022· article· en· W4285030722 sur OpenAlexaff
Aman Pooni, Mantaj S. Brar, Tharani Anpalagan, Selina Schmocker, Saira Rashid, Rachel Goldstein, Alifiya Goriawala, Alexandra Easson, Erin Kennedy

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeRandomized controlled trialColorectal surgeryPatient satisfactionAnxietyInternal medicinePhysical therapySurgeryAbdominal surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A randomized controlled trial was conducted to evaluate the effect of a postdischarge app on 30-day readmissions and patient-reported outcomes following colorectal surgery. BACKGROUND: Patients undergoing colorectal surgery are particularly vulnerable during their transition from hospital-to-home. There has been increasing interest in e-health to provide cost-effective transitional care. An integrated discharge monitoring program using a mobile app platform was developed to support patients after surgery. METHODS: A 2 arm, superiority randomized control trial was conducted at an academic tertiary care center with patients undergoing elective colorectal surgery. The intervention group received usual postoperative care and postdischarge monitoring with the app. The primary outcome was 30-day readmissions following hospital discharge. RESULTS: Two hundred eighty-two participants were randomized. The majority were young, had inflammatory bowel disease and underwent laparoscopic surgery. Intention to treat analysis showed no difference between groups for 30-day readmission (14.8% vs 17.6%, P =0.55), ER visits (25.0% vs 28.8%, P =0.49), primary care visits (12.5% vs 8.8%, P =0.34) or unplanned healthcare visits (34.4% vs 35.2%, P =0.89). All patient reported outcomes were significantly improved with median scores higher with the app for satisfaction [9, interquartile range (IQR): 8-10 vs 8, IQR: 7-9, P =0.001], well-being (7, IQR: 6-8 vs 6, IQR: 5-7, P =0.001) and significantly lower for anxiety (3, IQR: 2-5 vs 5, IQR: 3-6, P =0.001). CONCLUSIONS: Although the app did not show a significant reduction in 30-day readmission or ER visits, it did lead to significant improvements in patient-reported outcomes. The app may be an important tool to support patients following colorectal surgery.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,298 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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