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Enregistrement W4293147595 · doi:10.1055/s-0042-1747849

Implementierung des mHealth Telemonitorings des kardiopulmonalen Systems bei BewohnerInnen von Alters- und Pflegeeinrichtungen: ein Studienprotokoll

2022· article· de· W4293147595 sur OpenAlexaff
L Michaelis-Braun, J Korel, Quan Nha Hong, A Jerrentrup, D Balser, J Friedrich, B Müller, Stefanie Kühn, Kim Deutsch, M Dreher, Gernot Rohde, C. Franz Vogelmeier, N Dauletbayev

Notice bibliographique

RevuePneumologie · 2022
Typearticle
Languede
DomaineHealth Professions
ThématiqueSocial Policies and Healthcare Reform
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hintergrund Das mobile (m) Health-Telemonitoring beschreibt eine Form der Telemedizin, bei der Smartphones, entsprechende mobile Apps und Sensoren zur Fernüberwachung von PatientInnen genutzt werden. Diese Technologie könnte besonders bei BewohnerInnen von Alters- und Pflegeeinrichtungen vorteilhaft sein. Aufgrund von Alter, Grunderkrankungen und eingeschränkter Mobilität sind diese BewohnerInnen gegenüber pulmonalen Infekten, inkl. COVID-19, besonders empfindlich. Ziel Entwicklung eines Konzepts zur Implementierung von mHealth Telemonitoring des kardiopulmonalen Systems bei BewohnerInnen von Alters- und Pflegeeinrichtungen. Studie Bei den BewohnerInnen werden über einen Zeitraum von 2 bis 12 Wochen mit den zur Verfügung gestellten digitalen Sensoren (Pulsoxymeter, Blutdruckmessgerät, Spirometer, Aktivitätstracker) tägliche Messungen durchgeführt. Aufgrund der erwarteten geringen digitalen Kenntnis der BewohnerInnen, wird das Pflegepersonal in die Messungen mit involviert und geschult. Bei Bedarf werden den BewohnerInnen Smartphones auf Leihbasis (eingelegt über Scheinaccounts) zur Verfügung gestellt. Die Akzeptanz des mHealth-Telemonitorings wird bei BewohnerInnen, Pflegepersonal und zuständigen Allgemein- bzw Fachärzten über eine Mixed-Methods Studie evaluiert, angelehnt an das Technologieakzeptanzmodell. Erwartete Ergebnisse und Schlussfolgerung Aufgrund der mangelnden digitalen Kenntnisse können ProbandInnen Probleme im Umgang mit den digitalen Sensoren haben. Der geistige bzw. körperliche Gesundheitszustand kann eine Herausforderung darstellen. Die Pflegekräfte könnten aufgrund Arbeitsbelastung nicht in der Lage sein, eine ausreichende Unterstützung zu leisten. Das betreuende Medizinpersonal könnte es schwierig finden, die Telemedizin mit ihrer üblichen Versorgung zu verbinden, nicht zuletzt wegen eines aktuell unklaren Kostenerstattungsmodells. Durch Beobachtung und Lösung der Hürden, sowie durch die Mixed-Methods Untersuchung, wird ein Konzept zur Implementierung vom mHealth Telemonitoring des kardiopulmonalen Systems in Alters- und Pflegeeinrichtungen vorangebracht. Förderung BMBF 01KX2021. Publication History Article published online: 11 May 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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