Use of a digital application to optimize the clinical trajectory of patients in a TAVI program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Purpose Application-based technology has been studied for patient engagement and collecting patient-reported outcomes (PROs) in several one-day surgical specialties with limited research in transcathether valve therapies program. The aim of study was to determine the effectiveness of app-based technology for collecting PROs, improving the patient experience, and reducing health services utilization in a transcatheter valve implantation (TAVI) program. Methods Patients accessed an interactive app via smartphones. Patients were guided from their visit to the TAVI clinic via reminders, tasks, PRO surveys, and evidence-based education. They received notifications and health surveys 2 days before the procedure to ensure they were ready for the procedure. In the postoperative period, patients were engaged with daily health surveys to track warning signs and recovery milestones for 7 days. Based on the patient's signs and symptoms, the app escalated lower risk issues to self-care education or higher risk issues to the care team (TAVI program's nurse coordinator). Follow-up surveys and Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ12) were sent to patients at 1, 3, 6 and 12 months to evaluate their functional recovery. All data are reported with median and interquartile range. Results 227 patients underwent a TAVI procedure at the MHI from December 2020 to October 2021. 99 patients (44%) accepted to use the application and formed the digital application group. The two groups (digital application group vs. non-digital application group) were comparable in terms of age (76 years old (72, 81) vs 77 years old (71,82)), STS (Society of Thoracic Surgeons' risk model) score (6,1% vs 6,7%), vascular complications (8,1 vs 7.8%) and post procedure pacemakers (10,1% vs 10.9%). In the digital application group, 93% recommended the application, 95% said it helped them feel more confident before the procedure and 84%, after the procedure. KCCQ12 score (PRO) improved from 34/70 (28, 41) at baseline to 54/70 (48,62) at 1 month after the procedure and remained stable over the 12 months. Digital application use helped to reduce emergency visits by 33.5% (7.9 vs 11.9%) and rehospitalizations related to the procedure by 50.1% (7.9% vs 15.9%) in the month following the TAVI procedure. Conclusion App-based technology for patient engagement is an effective modality to enhance the patient experience, better understand the trajectory of recovery, gather PRO and reduce unnecessary health services utilization in aging population of a TAVI program. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».