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Enregistrement W4387798268 · doi:10.2196/48970

Impact of Mobile Apps in Conjunction With Percutaneous Endoscopic Gastrostomy on Patients' Complications, Quality of Life, and Health-Related Self-Care Behaviors: Randomized Clinical Trial

2023· article· en· W4387798268 sur OpenAlexvenueno aff
Bi-Lian Chen, Han‐Chung Lien, Shyh-Sheng Yang, Shiao‐Chi Wu, Hsien‐Hsien Chiang, Li‐Chan Lin

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous endoscopic gastrostomyRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)Health careSurgeryMedical emergencyEmergency medicineNursingPEG ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Percutaneous endoscopic gastrostomy (PEG) is commonly chosen for long-term enteral nutrition support. However, common complications of PEG include wound infection, leakage, obstruction, bleeding, dislodgement, pneumonia, peritonitis, and more. The anticipation of these complications by both patients and their family caregivers underscores the essential requirement of ongoing technical guidance for the daily care of PEG and the adoption of preventative strategies. Objective This study aimed to establish and compare a health education program utilizing a tracking system for PEG using a mobile app (PEG app) and instant messaging software versus a paper-based health education program with instant messaging software. Their effectiveness in preventing complications, avoiding hospital readmissions, improving self-care practices, and enhancing quality of life outcomes was assessed. Methods A randomized controlled trial design was used, and the study sample consisted of patients from a medical center in central Taiwan who underwent thoracic surgery or gastroenterology procedures. Inclusion criteria were being a new case undergoing his or her first gastric tube insertion and having the ability to operate a smartphone. Exclusion criteria were cases requiring tube replacement or nasogastric tubes. A total of 74 participants were enrolled, with 37 participants in the experimental group and 37 participants in the control group. Data collection took place from hospitalization until 1 month after discharge. The experimental group received care using the gastric tube tracking system (PEG app) and the Line app that included phone, text, and photo capture capabilities, while the control group received routine nursing care and used the Line app. Results The experimental group demonstrated a significant reduction in the occurrence of complications compared with the control group (χ21=12.087, P=.001). Specifically, the occurrence of leakage events was significantly lower in the experimental group than in the control group (χ21=12.906, P=.001). However, the experimental group exhibited superior self-care ability compared with the control group (t72=2.203, P=.03). There was no significant difference in overall quality of life scores between the experimental and control groups (t72=1.603, P=.11). However, the experimental group showed better social aspects of quality of life than the control group (t72=2.164, P=.03). Conclusions Integration of the PEG app with instant messaging can enhance self-care ability, improve social aspects of quality of life, and reduce complications. The study results suggest that the PEG app could be used as an adjunct tool to promote patients’ self-directed management of their gastric tube at home, particularly for patients who have undergone their first PEG placement and are being discharged from the hospital. Trial Registration Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2300071271; https://tinyurl.com/4vvy584e

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,381 · 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'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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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