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Enregistrement W4394678810 · doi:10.2196/51849

Clinical Remote Monitoring of Individuals With Spinal Cord Injury at Risk for Pressure Injury Recurrence Using mHealth: Protocol for a Pilot, Pragmatic, Hybrid Implementation Trial

2024· article· en· W4394678810 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa M. Morrow, Lynne Hughes, Diane M. Collins, Tamara Vos-Draper

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésSpinal cord injuryWheelchairMedicinemHealthTelehealthRehabilitationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSittingHealth careMedical emergencyTelemedicineNursingComputer sciencePsychological interventionSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pressure injuries are one of the most challenging secondary conditions for individuals with spinal cord injuries and related disorders (SCI/D) owing to inherent, lifelong risk factors that include a lack of sensory and motor function below the level of injury and reliance on a wheelchair for daily mobility, resulting in prolonged periods of sitting. Although many factors contribute to the development of pressure injuries, the pressure between the skin and a surface is always a factor and the development of injury is dependent on the magnitude and duration of the pressure. Clinically, broad recommendations for relieving pressure are used because we know very little about the unique day-to-day life patterns of the individual wheelchair user. Typically, it is after the occurrence of a pressure injury that the therapist will check equipment fit and the effectiveness of pressure offloading and ask about other surfaces they sit on in their home and community. This time-lapsed, largely self-reported data are fraught with recall bias and inaccuracies that the therapist incorporates into a plan of care. OBJECTIVE: This study's objective is to pilot-test the implementation and clinical effectiveness of a telehealth model of care combined with our mobile health (mHealth) Assisted Weight-Shift device for remote monitoring of factors related to maintaining skin health and wheelchair setup. Our overall hypothesis is that this study will result in an effective implementation plan, and the enhanced connected model of care using remote monitoring of pressure management will result in pilot-level, improved clinical outcomes for adults with spinal cord injury at high risk for pressure injury recurrence. METHODS: For all aims, we will use a mixed methods design using an exploratory, sequential approach to include the strengths of both qualitative and quantitative data. For aims 1 and 2, we will iteratively collect qualitative data from therapists, patients with SCI/D, and other stakeholders. For aim 3, we will perform a hybrid effectiveness-implementation randomized controlled trial to pilot-test the intervention. The projected results include an iteratively developed and tested implementation plan that meets moderate to high levels of acceptability, feasibility, and appropriateness. Additionally, the pilot trial results are expected to show positive trends in relevant clinical outcomes related to reduced pressure injury incidence, recurrence, and improved healing when compared with the standard of care. RESULTS: Currently, 6 participants have been recruited for our aim-1 qualitative study. CONCLUSIONS: This study will expand upon our previous study to move the Assisted Weight-Shift system into routine clinical care, which was a strong desire of adults with SCI/D for improved individualized care plans to prevent pressure injuries. The results of this study will guide the next steps in a full, hybrid effectiveness-implementation trial with the goal of improving care to prevent pressure injuries. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/51849.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,546
Tête enseignante GPT0,716
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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