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Enregistrement W4388917254 · doi:10.1177/20543581231212125

Use of Wearable and Wireless Technology in Real-World Clinical Settings to Improve Patient Outcomes in Chronic Kidney Disease: A Mixed Methods Pilot Prospective Trial

2023· article· en· W4388917254 sur OpenAlexaffabout
Domenic Pieroni, Silvia J. Leon, Amanda L Krueger, Lauren Burton, Olivier Tremblay-Savard, Navdeep Tangri, Paul Komenda, Clara Bohm, Claudio Rigatto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseasePopulationPhysical therapyClinical trialDialysisRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: During the 30-day period prior to initiating dialysis, there is a 10-fold rise in emergency department visits and hospitalizations related to kidney failure. Objective: The Virtual Ward Incorporating Electronic Wearables (VIEWER) trial implemented a home telemonitoring system to track changes in patients’ vitals and assess their adherence and the acceptability of telemonitoring in a chronic kidney disease (CKD) population. Design: A pilot prospective clinical trial using a mixed methods approach was performed. Setting: The research was conducted in Winnipeg, Manitoba. Participants: There were 2 phases: Phase 1 was a 2-week-long pilot trial consisting of 10 participants. Phase 2 was a 3-month-long trial with a total of 26 participants. Patients with an estimated glomerular filtration rate <15 and a >40% risk of beginning dialysis in the next 2 years according to the kidney failure risk equation were eligible to participate in the study. Methods: The primary quantitative outcome was adherence, defined as the proportion of daily self-assessments completed using VIEWER over the follow-up period. The usability and acceptability of VIEWER was assessed qualitatively at the end of the trial through structured questionnaires and focus groups. Results: Phase 1 participants (n = 10) had a median adherence of 77.17% for the 2-week observation period. Phase 2 participants (n = 26) showed a lower median adherence of 36% for the 3-month period. Focus group participants (n = 11) identified many positive aspects of VIEWER, including increased awareness and empowerment over health, simplicity of the data platform, and the ability to show clinical staff their health trends. Some challenges identified with VIEWER were connectivity issues with the Bluetooth, perceived inconvenience, and negative thoughts toward their health Limitations: Limitations of the study include a small sample size, which limited our ability to measure quantitative outcomes. In addition, patients agreeing to participate in any trial are generally more highly motivated and engaged in their care than those declining participation. Therefore, our results may not be generalizable to individuals who are not interested in self-management of their health. Conclusion: Our results suggest that home telemonitoring in patients with advanced CKD is feasible using a CKD-specific platform like VIEWER. We anticipate that improved functionality with incorporation of feedback from this study will result in greater long-term adherence. A future randomized clinical trial is planned.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,394 · 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 non 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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