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Enregistrement W4387598248 · doi:10.1080/13607863.2023.2265841

myHealthHub for older adult inpatients to reduce loneliness, and improve patient engagement and mental health: protocol of a pilot randomized controlled trial

2023· article· en· W4387598248 sur OpenAlexafffundabout
Katie Bodenstein, Danny Diep, Johanna Gruber, Péter Varga, Gaurav Mehta, Mahdi Memarpour, Sivan Klil‐Drori, Syeda Bukari, Cyrille P. Launay, Soham Rej, Harmehr Sekhon

Notice bibliographique

RevueAging & Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensMcGill UniversitySouthlake Regional Health CenterJewish General Hospital
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésLonelinessRandomized controlled trialMental healthMedicineQuality of life (healthcare)AnxietyDepression (economics)Physical therapyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Older Canadian adults make up 85% of hospital stays which are associated with increased loneliness, stress, anxiety, and/or depression. There is a need for novel approaches to reduce loneliness and mental health outcomes in older adult hospital inpatients to prevent further strain on an already overwhelmed healthcare system.Methods This is a pilot randomized controlled trial (RCT) exploring the efficacy of a bedside multimodal interaction system, myHealthHub, on loneliness, quality of life (QOL), patient engagement, and other mental health outcomes compared to an active control group in older adult inpatients (n = 60) from baseline to 5-days. Qualitative analyses will be conducted through semi-structured interviews with older adults (n = 8-10) and hospital staff, nurses, and clinicians (n = 4-5) facilitating the service to evaluate patient engagement and experience with myHealthHub.Results Not applicable.Conclusion This novel pilot clinical trial will obtain preliminary data on the efficacy of myHealthHub in reducing loneliness, QOL, patient engagement, and mental health outcomes in older adult inpatients. If successful, this could provide a potential means to improve patient experience in hospitals and reduce the burden and additional expense on the healthcare system.

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 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)0,005
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,390 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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