Using a Smartphone-Based Chatbot for Postoperative Care After Intravitreal Injection During the COVID-19 Pandemic: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic period, it was difficult to carry out regular and scheduled follow-up of patients in the outpatient department, especially during lockdown periods. However, early detection of initial infection or other serious conditions is vital for patients after ocular surgery, such as intravitreal injection (IVI) for age-related macular degeneration (AMD). OBJECTIVE: We evaluated the use of a smartphone-based postoperative care chatbot system (PCCS) with an instant bidirectional feedback system for patients to self-report postoperative symptoms and signs. METHODS: During the COVID-19 level 3 epidemic alert in July 2021 in Taiwan, the PCCS alerted the patients to report and grade 6 ocular symptoms and signs associated with ocular inflammation or retinal detachment. Patients used the PCCS for 7 days post surgery to assess their symptoms and signs each day after receiving an alert. Data were automatically collected using a cloud computer system, including symptom grades and messages sent to medical staff for further medical assistance. A user satisfaction questionnaire was administered to the patients on the seventh day post surgery. RESULTS: In total, 185 patients participated in this study. There were 26 (3.03%) reports of symptom grade deterioration (including increased blurred vision, eye swelling, nausea, and floaters or flashes) from 12 (6.5%) patients. We found no difference in the gender of patients who received an early medical consultation. One case of endophthalmitis was reported, wherein an improvement was observed after prompt administration of IVI antibiotics twice. Overall, 87% (n=185) of patients were satisfied or very satisfied with communicating their symptoms instantly through the app; they were willing to use it again and believed that it could improve the quality of care. Seven of the 185 (3.8%) patients had an earlier medical consultation and 1 (0.5%) had endophthalmitis. CONCLUSIONS: The chatbot system, designed for self-reporting postoperative symptoms and providing instant bidirectional feedback on smartphones, could be beneficial for enhancing the quality of care in early medical consultations without gender differences among patients with AMD receiving IVI, and achieved satisfactory responses from patients.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».