Digital Health in Older Adults for the Prevention and Management of Cardiovascular Diseases and Frailty. <i>A Clinical Consensus Statement from the ESC Council for Cardiology Practice/Taskforce on Geriatric Cardiology, the ESC Digital Health Committee and the ESC Working Group on e-Cardiology</i>
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.
Notice bibliographique
Résumé
Digital health technology is receiving increasing attention in cardiology. The rise of accessibility of digital health tools including wearable technologies and smart phone applications used in medical practice has created a new era in healthcare. The coronavirus pandemic has provided a new impetus for changes in delivering medical assistance across the world. This Consensus document discusses the potential implementation of digital health technology in older adults, suggesting a practical approach to general cardiologists working in an ambulatory outpatient clinic, highlighting the potential benefit and challenges of digital health in older patients with, or at risk of, cardiovascular disease. Advancing age may lead to a progressive loss of independence, to frailty, and to increasing degrees of disability. In geriatric cardiology, digital health technology may serve as an additional tool both in cardiovascular prevention and treatment that may help by (i) supporting self-caring patients with cardiovascular disease to maintain their independence and improve the management of their cardiovascular disease and (ii) improving the prevention, detection, and management of frailty and supporting collaboration with caregivers. Digital health technology has the potential to be useful for every field of cardiology, but notably in an office-based setting with frequent contact with ambulatory older adults who may be pre-frail or frail but who are still able to live at home. Cardiologists and other healthcare professionals should increase their digital health skills and learn how best to apply and integrate new technologies into daily practice and how to engage older people and their caregivers in a tailored programme of care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle