Remote Patient Monitoring and Teleconsultation to Improve Health Outcomes and Reduce Health Care Utilization of Pediatric Asthma (ALPACA Study): Protocol for a Randomized Controlled Effectiveness Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood asthma is imposing a great financial burden on the pediatric health care system. Asthma costs are directly related to the level of asthma control. A substantial part of these costs may be preventable by the timely and adequate assessment of asthma deterioration in daily life and proper asthma management. The use of eHealth technology may assist such timely and targeted medical anticipation. OBJECTIVE: This paper describes the Ambulatory Pediatric Asthma Care (ALPACA) study protocol to investigate the effectiveness of an eHealth intervention consisting of remote patient monitoring and teleconsultation integrated into the daily clinical care of pediatric patients with asthma. This intervention aims to reduce health care utilization and costs and improve health outcomes compared to a control group that receives standard care. In addition, this study aims to improve future eHealth pediatric asthma care by gaining insights from home-monitoring data. METHODS: This study is a prospective randomized controlled effectiveness trial. A total of 40 participants will be randomized to either 3 months of eHealth care (intervention group) or standard care (control group). The eHealth intervention consists of remote patient monitoring (spirometry, pulse oximetry, electronic medication adherence tracking, and asthma control questionnaire) and web-based teleconsultation (video sharing, messages). All participants will have a 3-month follow-up with standard care to evaluate whether the possible effects of eHealth care are longer lasting. During the entire study and follow-up period, all participants will use blinded observational home monitoring (sleep, cough/wheeze sounds, air quality in bedroom) as well. RESULTS: This study was approved by the Medical Research Ethics Committees United. Enrollment began in February 2023, and the results of this study are expected to be submitted for publication in July 2024. CONCLUSIONS: This study will contribute to the existing knowledge on the effectiveness of eHealth interventions that combine remote patient monitoring and teleconsultation for health care utilization, costs, and health outcomes. Furthermore, the observational home-monitoring data can contribute to improved identification of early signs of asthma deterioration in pediatric patients. Researchers and technology developers could use this study to guide and improve eHealth development, while health care professionals, health care institutions, and policy makers may employ our results to make informed decisions to steer toward high-quality, efficient pediatric asthma care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05517096; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05517096. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/45585.
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 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 | 0,041 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,010 |
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 ».