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Enregistrement W4313346612 · doi:10.2196/41691

A Smartwatch System for Continuous Monitoring of Atrial Fibrillation in Older Adults After Stroke or Transient Ischemic Attack: Application Design Study

2022· article· en· W4313346612 sur OpenAlex
Dong Han, Eric Ding, Chaeho Cho, Haewook Jung, Emily L. Dickson, Fahimeh Mohagheghian, Andrew Peitzsch, Danielle DiMezza, Khanh‐Van Tran, David D. McManus, Ki H. Chon

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésSmartwatchmHealthMedicineCloud computingComputer scienceAtrial fibrillationWearable computerEmbedded systemPsychological interventionOperating systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of atrial fibrillation (AF) increases with age and can lead to stroke. Therefore, older adults may benefit the most from AF screening. However, older adult populations tend to lag more than younger groups in the adoption of, and comfort with, the use of mobile health (mHealth) apps. Furthermore, although mobile apps that can detect AF are available to the public, most are designed for intermittent AF detection and for younger users. No app designed for long-term AF monitoring has released detailed system design specifications that can handle large data collections, especially in this age group. OBJECTIVE: This study aimed to design an innovative smartwatch-based AF monitoring mHealth solution in collaboration with older adult participants and clinicians. METHODS: The Pulsewatch system is designed to link smartwatches and smartphone apps, a website for data verification, and user data organization on a cloud server. The smartwatch in the Pulsewatch system is designed to continuously monitor the pulse rate with embedded AF detection algorithms, and the smartphone in the Pulsewatch system is designed to serve as the data-transferring hub to the cloud storage server. RESULTS: We implemented the Pulsewatch system based on the functionality that patients and caregivers recommended. The user interfaces of the smartwatch and smartphone apps were specifically designed for older adults at risk for AF. We improved our Pulsewatch system based on feedback from focus groups consisting of patients with stroke and clinicians. The Pulsewatch system was used by the intervention group for up to 6 weeks in the 2 phases of our randomized clinical trial. At the conclusion of phase 1, 90 trial participants who had used the Pulsewatch app and smartwatch for 14 days completed a System Usability Scale to assess the usability of the Pulsewatch system; of 88 participants, 56 (64%) endorsed that the smartwatch app is "easy to use." For phases 1 and 2 of the study, we collected 9224.4 hours of smartwatch recordings from the participants. The longest recording streak in phase 2 was 21 days of consecutive recordings out of the 30 days of data collection. CONCLUSIONS: This is one of the first studies to provide a detailed design for a smartphone-smartwatch dyad for ambulatory AF monitoring. In this paper, we report on the system's usability and opportunities to increase the acceptability of mHealth solutions among older patients with cognitive impairment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03761394; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03761394. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1016/j.cvdhj.2021.07.002.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,285 · 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