Patterns in the Use of Heart Failure Telemonitoring: Post Hoc Analysis of the e-Vita Heart Failure Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on the use of home telemonitoring data and adherence to it can provide new insights into telemonitoring for the daily management of patients with heart failure (HF). OBJECTIVE: We described the use of a telemonitoring platform-including remote patient monitoring of blood pressure, pulse, and weight-and the use of the electronic personal health record. Patient characteristics were assessed in both adherent and nonadherent patients to weight transmissions. METHODS: We used the data of the e-Vita HF study, a 3-arm parallel randomized trial performed in stable patients with HF managed in outpatient clinics in the Netherlands. In this study, data were analyzed from the participants in the intervention arm (ie, e-Vita HF platform). Adherence to weight transmissions was defined as transmitting weight ≥3 times per week for at least 42 weeks during a year. RESULTS: Data from 150 patients (mean age 67, SD 11 years; n=37, 25% female; n=123, 82% self-assessed New York Heart Association class I-II) were analyzed. One-year adherence to weight transmissions was 74% (n=111). Patients adherent to weight transmissions were less often hospitalized for HF in the 6 months before enrollment in the study compared to those who were nonadherent (n=9, 8% vs n=9, 23%; P=.02). The percentage of patients visiting the personal health record dropped steadily over time (n=140, 93% vs n=59, 39% at one year). With univariable analyses, there was no significant correlation between patient characteristics and adherence to weight transmissions. CONCLUSIONS: Adherence to remote patient monitoring was high among stable patients with HF and best for weighing; however, adherence decreased over time. Clinical and demographic variables seem not related to adherence to transmitting weight. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01755988; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01755988.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».