Abstract 12585: The Impact of Remote Patient Monitoring and Digital Therapeutics on Major Clinical Events and Costs in Heart Failure Patients: Early Experience in the Quebec Public Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is increasing use of digital health solutions in heart failure (HF), but few studies have demonstrated its impact on public healthcare systems in North America. The Continuum project developed a mobile app for remote patient monitoring (RPM) and a digital therapeutics (DTx) solution aimed at assisting clinicians in medication optimization and preventing hospitalizations among HF outpatients. Research Question: Are RPM and DTx cost-effective for care of outpatients with HF? Methods: A 3-month randomized controlled trial for HF outpatients at risk of hospitalisation evaluated the Continuum program versus standard of care alone. This 12-week program included: 1. A self-care app via smartphone or tablet where patients entered vital signs, weight, and HF symptoms; 2. Remote monitoring of these data by clinical nurses; 3. DTx automated medication suggestions sent to the treating medical team; and 4. HF educational modules for patients. Results: A total of 171 patients were included. Preliminary results are available for the first 63 patients that completed the study, 32 intervention (INT) and 31 control (CTRL). Patients were similar in age (70±12 vs 69±13y), NYHA class (II 81 vs 87%), patients with ejection fraction <40% (56 vs 48%) and comorbidities such as diabetes (38 vs 45%; INT vs CTRL). The number of emergency room (ER) visits and/or hospitalisations (all cause) per patient was 0.19±0.47 for the INT group and 0.55±0.89 for the CTRL one (P=0.05). Survival analysis (Figure) showed a trend in favor of the INT group (95 days (CI95% 87-104) vs 78 days (CI95% 68-89); P=0.08). The total cost of healthcare consumption (hospitalizations + ER visits) in the INT group was 134,088 Canadian dollars vs 174,924 in the CTRL group (+30%). Conclusions: Our preliminary results show potential benefits of a mobile app incorporating self-care, remote monitoring, and digital therapeutics in preventing major events in HF outpatients at a reduced cost for 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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».