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Enregistrement W4312341201 · doi:10.2196/41248

Patterns in the Use of Heart Failure Telemonitoring: Post Hoc Analysis of the e-Vita Heart Failure Trial

2022· article· en· W4312341201 sur OpenAlexvenueno aff
Maaike Brons, Iris ten Klooster, Julia E.W.C. van Gemert‐Pijnen, Tiny Jaarsma, Folkert W. Asselbergs, Marish I.F.J. Oerlemans, Stefan Koudstaal, Frans H. Rutten

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity College LondonNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineHeart failurePost-hoc analysisRandomized controlled trialWeight lossBlood pressurePost hocPhysical therapyInternal medicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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