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Enregistrement W4293860136 · doi:10.2196/40243

Technologies for Interoperable Internet of Medical Things Platforms to Manage Medical Emergencies in Home and Prehospital Care: Protocol for a Scoping Review

2022· review· en· W4293860136 sur OpenAlexvenueno aff
Mattias Seth, Hoor Jalo, Åsa Högstedt, Otto Medin, Ulrica Björner, Bengt Arne Sjöqvist, Stefan Candefjord

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityScopusThe InternetProcess (computing)Protocol (science)PopulationGrey literatureSystematic reviewComputer scienceWorld Wide WebMedicineMEDLINEAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population growth and aging have highlighted the need for more effective home and prehospital care. Interconnected medical devices and applications, which comprise an infrastructure referred to as the Internet of Medical Things (IoMT), have enabled remote patient monitoring and can be important tools to cope with these demographic changes. However, developing IoMT platforms requires profound knowledge of clinical needs and challenges related to interoperability and how these can be managed with suitable technologies. OBJECTIVE: The purpose of this scoping review is to summarize the best practices and technologies to overcome interoperability concerns in IoMT platform development for medical emergencies in home and prehospital care. METHODS: This scoping review will be conducted in accordance with Arksey and O'Malley's 5-stage framework and adhere to the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses Protocols) guidelines. Only peer-reviewed articles published in English will be considered. The databases/web search engines that will be used are IEEE Xplore, PubMed, Scopus, Google Scholar, National Center for Biotechnology Information, SAGE Journals, and ScienceDirect. The search process for relevant literature will be divided into 4 different steps. This will ensure that a suitable approach is followed in terms of search terms, limitations, and eligibility criteria. Relevant articles that meet the inclusion criteria will be screened in 2 stages: abstract and title screening and full-text screening. To reduce selection bias, the screening process will be performed by 2 reviewers. RESULTS: The results of the preliminary search indicate that there is sufficient literature to form a good foundation for the scoping review. The search was performed in April 2022, and a total of 4579 articles were found. The main clinical focus is the prevention and management of falls, but other medical emergencies, such as heart disease and stroke, are also considered. Preliminary results show that little attention has been given to real-time IoMT platforms that can be deployed in real-world care settings. The final results are expected to be presented in a scoping review in 2023 and will be disseminated through scientific conference presentations, oral presentations, and publication in a peer-reviewed journal. CONCLUSIONS: This scoping review will provide insights and recommendations regarding how interoperable real-time IoMT platforms can be developed to handle medical emergencies in home and prehospital care. The findings of this research could be used by researchers, clinicians, and implementation teams to facilitate future development and interdisciplinary discussions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40243.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,016
Bibliométrie0,0240,021
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,013

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,649
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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