Telehealth-Delivered Program and Accompanying Patients to Enhance the Clinical Condition of Patients Throughout a Liver Transplant: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver transplantation (LT) is indicated in patients with severe acute or chronic liver failure for which no other therapy is available. With the increasing number of LTs in recent years, liver centers worldwide must manage their patients according to their clinical situation and the expected waiting time for transplantation. The LT clinic at the Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM) is developing a new health care model across the entire continuum of pre-, peri-, and posttransplant care that features patient monitoring by an interdisciplinary team, including an accompanying patient; a digital platform to host a clinical plan; a learning program; and data collection from connected objects. OBJECTIVE: This study aims to (1) evaluate the outcomes following the implementation of a patient platform with connected devices and an accompanying patient, (2) identify implementation barriers and facilitators, (3) describe service outcomes in terms of health outcomes and the rates and nature of contact with the accompanying patient, (4) describe patient outcomes, and (5) assess the intervention's cost-effectiveness. METHODS: Six types of participants will be included in the study: (1) patients who received transplants and reached 1 year after transplantation before September 2023 (historical cohort or control group), (2) patients who will receive an LT between December 2023 and November 2024 (prospective cohort/intervention group), (3) relatives of those patients, (4) accompanying patients who have received an LT and are interested in supporting patients who will receive an LT, (5) health care professionals, and (6) decision makers. To describe the study sample and collect data to achieve all the objectives, a series of validated questionnaires, accompanying patient logbooks, transcripts of interviews and focus groups, and clinical indicators will be collected throughout the study. RESULTS: In total, 5 (steering, education, clinical-technological, nurse prescription, and accompanying patient) working committees have been established for the study. Recruitment of patients is expected to start in November 2023. All questionnaires and technological platforms have been prepared, and the clinicians, stakeholders, and accompanying patient personnel have been recruited. CONCLUSIONS: The implementation of this model in the trajectory of LT recipients at the CHUM may allow for better monitoring and health of patients undergoing transplantation, ultimately reducing the average length of hospital stay and promoting better use of medical resources. In the event of positive results, this model could be transposed to all transplant units at the CHUM and across Quebec (potentially affecting 888 patients per year) but could also be applied more widely to the monitoring of patients with other chronic diseases. The lessons learned from this project will be shared with decision makers and will serve as a model for other initiatives involving accompanying patients, connected objects, or digital platforms. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/54440.
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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 | 0,043 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,008 |
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 ».