Telemedicine and Remote Rehabilitation for Patients with Cardiac Disease Post COVID-19 Era
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has accelerated the changes of daily practice in medical care worldwide. Telemedicine is one of the most stimulated fields among these changes, even in the cardiovascular disease care. In the past decade, remote monitoring has become an important tool that provides valuable clinical information via respiratory assist devices and implantable pacemakers from patients at home. Objective The objective of our study was to investigate whether these remote monitoring approaches could include a broader spectrum of patients with cardiac disease with the development of noninvasive monitoring devices. Methods Several pilot studies of telemedicine-based monitoring systems using commercially available digital devices were conducted in the infectious disease wards and other clinical settings during the COVID-19 pandemic. We evaluated the effectiveness of a remote heart monitoring system that provides real-time electrocardiogram and other vital signs monitoring in patients with cardiovascular disease. A newly developed remote cardiac rehabilitation system was also evaluated. Results We found that current remote monitoring technology could provide sufficient monitoring of vital signs, suggesting a potential to predict a worsening of heart failure in advance. Remote cardiac rehabilitation could be effectively and safely provided in patients with low to medium risk. Conclusions Telemedicine and remote cardiac rehabilitation possess a great potential in the cardiovascular disease practice post COVID-19 era; however, there are several unsolved issues regarding their implementation in the real-world clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».