Digital Platform to Continuously Monitor Patients Using a Smartwatch: Preliminary Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monitoring vital signs such as oximetry, blood pressure, and heart rate is important to follow the evolution of patients. Smartwatches are a revolution in medicine allowing the collection of such data in a continuous and organic way. However, it is still a challenge to make this information available to health care professionals to make decisions during clinical follow-up. OBJECTIVE: This study aims to build a digital solution that displays vital sign data from smartwatches, collected remotely, continuously, reliably, and from multiple users, with trigger warnings when abnormal results are identified. METHODS: This is a single-center prospective study following the guidelines "Evaluating digital health products" from the UK Health Security Agency. A digital platform with 3 different applications was created to capture and display data from the mobile phones of volunteers with smartwatches. We selected 80 volunteers who were followed for 24 weeks each, and the synchronization interval between the smartwatch and digital solution was recorded for each vital sign collected. RESULTS: In 14 weeks of project progress, we managed to recruit 80 volunteers, with 68 already registered in the digital solution. More than 2.8 million records have already been collected, without system downtime. Less than 5% of continuous heart rate measurements (bpm) were synchronized within 2 hours. However, approximately 70% were synchronized in less than 24 hours, and 90% were synchronized in less than 119 hours. CONCLUSIONS: The digital solution is working properly in its role of displaying data collected from smartwatches. Vital sign values are being monitored by the research team as part of the monitoring of volunteers. Although the digital solution proved unsuitable for monitoring urgent events, it is more than suitable for use in outpatient clinical use. This digital solution, which is based on cloud technology, can be applied in the future for telemonitoring in regions lacking health care professionals. Accuracy and reliability studies still need to be performed at the end of the 24-week follow-up.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».