Effectiveness of a Continuous Remote Temperature Monitoring Program to Reduce Foot Ulcers and Amputations: Multicenter Postmarket Registry Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropathic foot ulcers are the leading cause of nontraumatic foot amputations, particularly among patients with diabetes. Traditional methods of monitoring and managing these patients are periodic in-person clinic visits, which are passive and may be insufficient for preventing neuropathic foot ulcers and amputations. Continuous remote temperature monitoring has the potential to capture the critical period before the foot ulcers develop and to improve outcomes by providing real-time data and early interventions. For the first time, the effectiveness of such a strategy to prevent neuropathic foot ulcers and related complications among high-risk patients in a real-world commercial setting is reported. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of a real-world continuous remote temperature monitoring program in preventing neuropathic foot ulcers and amputations in patients with diabetes. METHODS: In this retrospective analysis of a real-world continuous remote temperature monitoring program, 115 high-risk patients identified by clinical providers from 15 geographically diverse private podiatry offices were analyzed. Patients received continuous remote monitoring socks as part of the program. The enrollment was based on medical necessity as decided by their managing physician. We evaluated data from up to 2 years before enrollment and up to 3 years during the program. The primary outcome was the rate of wound development. Secondary outcomes included amputation rate, the severity of the foot ulcers, and the number of visits to an outpatient podiatry clinic after enrolling in the program. RESULTS: We observed significantly lower rates of foot ulceration (relative risk reduction [RRR] 0.68; 95% CI 0.52-0.79; number needed to treat [NNT] 5.0; P<.001), less moderate to severe ulcers (RRR 0.86; 95% CI 0.70-0.93; NNT 16.2; P<.001), less amputations (RRR 0.83; 95% CI 0.39-0.95; NNT 41.7; P=.006), and less hospitalizations (RRR 0.63; 95% CI 0.33-0.80; NNT 5.7; P<.002). We found a decrease in outpatient podiatry office visits during the program (RRR 0.31; 95% CI 0.24-0.37; NNT 0.46; P<.001). CONCLUSIONS: Our findings suggested that a real-world continuous remote temperature monitoring program was an effective strategy to prevent foot ulcer development and nontraumatic foot amputation among high-risk patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».