Home-Based Connected Devices Combined With Statistical Process Control for the Early Detection of Respiratory Exacerbations by Patients With Cystic Fibrosis: Pilot Interventional Study With a Pre-Post Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, patients with cystic fibrosis do not routinely monitor their respiratory function at home. OBJECTIVE: This study aims to assess the clinical validity of using different connected health devices at home to measure 5 physiological parameters to help prevent exacerbations on a personalized basis from the perspective of patient empowerment. METHODS: A multicenter interventional pilot study including 36 patients was conducted. Statistical process control-the cumulative sum control chart (CUSUM)-was used with connected health device measures with the objective of sending patients alerts at a relevant time in order to identify their individual risk of exacerbations. Associated patient education was delivered. Quantitative and qualitative data were collected. RESULTS: One-half (18/36) of the patients completed the protocol through the end of the study. During the 12-month intervention, 6162 measures were collected with connected health devices, 387 alerts were sent, and 33 exacerbations were reported. The precision of alerts to detect exacerbations was weak for all parameters, which may be partly related to the low compliance of patients with the measurements. However, a decrease in the median number of exacerbations from 12 months before the study to after the 12-month intervention was observed for patients. CONCLUSIONS: The use of connected health devices associated with statistical process control showed that it was not acceptable for all patients, especially because of the burden related to measurements. However, the results suggest that it may be promising, after adaptations, for early identification and better management of exacerbations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03304028; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03304028.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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