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Enregistrement W4393956079 · doi:10.2196/55918

Telemedicine With Wearable Technologies in Patients Undergoing Hematopoietic Cell Transplantation and Chimeric Antigen Receptor T-Cell Therapy (TEL-HEMATO Study): Prospective Noninterventional Single-Center Study

2024· article· en· W4393956079 sur OpenAlexvenueno aff
Lidia Hurtado, Melinda González Concepción, Aida Flix-Valle, Marina Ruiz-Romeo, Sonia Gonzalez-Rodriguez, Marta Peña, Annalisa Paviglianiti, Maria Angeles Pera Jambrina, Anna Sureda, Cristian Ochoa, Alberto Mussetti

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeneralitat de CatalunyaCentres de Recerca de CatalunyaGilead Sciences
Mots-clésHematopoietic cellChimeric antigen receptorCell therapyMedicineHematopoietic stem cell transplantationTransplantationPreprintCellHaematopoiesisImmunologyInternal medicineT cellStem cellBiologyComputer scienceImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with hematological malignancies receiving hematopoietic cell transplantation (HCT) or chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy are at risk of developing serious clinical complications after discharge. OBJECTIVE: The aim of the TEL-HEMATO study was to improve our telehealth platform for the follow-up of patients undergoing HCT or CAR T-cell therapy during the first 3 months after discharge with the addition of wearable devices. METHODS: Eleven patients who received autologous (n=2) or allogeneic (n=5) HCT or CAR T-cell therapy (n=4) for hematological malignancies were screened from November 2022 to July 2023. Two patients discontinued the study after enrollment. The telehealth platform consisted of the daily collection of vital signs, physical symptoms, and quality of life assessment up to 3 months after hospital discharge. Each patient received a clinically validated smartwatch (ScanWatch) and a digital thermometer, and a dedicated smartphone app was used to collect these data. Daily revision of the data was performed through a web-based platform by a hematologist or a nurse specialized in HCT and CAR T-cell therapy. RESULTS: Vital signs measured through ScanWatch were successfully collected with medium/high adherence: heart rate was recorded in 8/9 (89%) patients, oxygen saturation and daily steps were recorded in 9/9 (100%) patients, and sleeping hours were recorded in 7/9 (78%) patients. However, temperature recorded manually by the patients was associated with lower compliance, which was recorded in 5/9 (55%) patients. Overall, 5/9 (55%) patients reported clinical symptoms in the app. Quality of life assessment was completed by 8/9 (89%) patients at study enrollment, which decreased to 3/9 (33%) at the end of the third month. Usability was considered acceptable through ratings provided on the System Usability Scale. However, technological issues were reported by the patients. CONCLUSIONS: While the addition of wearable devices to a telehealth clinical platform could have potentially synergic benefits for HCT and CAR T-cell therapy patient monitoring, noncomplete automation of the platform and the absence of a dedicated telemedicine team still represent major limitations to be overcome. This is especially true in our real-life setting where the target population generally comprises patients of older age with a low digital education level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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