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Enregistrement W4399891279 · doi:10.2196/49978

Effect of Implementing an Informatization Case Management Model on the Management of Chronic Respiratory Diseases in a General Hospital: Retrospective Controlled Study

2024· article· en· W4399891279 sur OpenAlexvenueno aff
Yi-Zhen Xiao, Xiaocen Chen, Xiao-Ling Sun, H.-C. Chen, Yuxia Luo, Yuan Chen, Yaoshen Liang

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Disease managementInformatizationHealth informaticsHealth careMedical emergencyChronic careEmergency medicineIntensive care medicineChronic diseaseDiseasePublic healthNursingInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The use of chronic disease information systems in hospitals and communities plays a significant role in disease prevention, control, and monitoring. However, there are several limitations to these systems, including that the platforms are generally isolated, the patient health information and medical resources are not effectively integrated, and the "Internet Plus Healthcare" technology model is not implemented throughout the patient consultation process. Objective: The aim of this study was to evaluate the efficiency of the application of a hospital case management information system in a general hospital in the context of chronic respiratory diseases as a model case. Methods: A chronic disease management information system was developed for use in general hospitals based on internet technology, a chronic disease case management model, and an overall quality management model. Using this system, the case managers provided sophisticated inpatient, outpatient, and home medical services for patients with chronic respiratory diseases. Chronic respiratory disease case management quality indicators (number of managed cases, number of patients accepting routine follow-up services, follow-up visit rate, pulmonary function test rate, admission rate for acute exacerbations, chronic respiratory diseases knowledge awareness rate, and patient satisfaction) were evaluated before (2019-2020) and after (2021-2022) implementation of the chronic disease management information system. Results: Before implementation of the chronic disease management information system, 1808 cases were managed in the general hospital, and an average of 603 (SD 137) people were provided with routine follow-up services. After use of the information system, 5868 cases were managed and 2056 (SD 211) patients were routinely followed-up, representing a significant increase of 3.2 and 3.4 times the respective values before use (U=342.779; P<.001). With respect to the quality of case management, compared to the indicators measured before use, the achievement rate of follow-up examination increased by 50.2%, the achievement rate of the pulmonary function test increased by 26.2%, the awareness rate of chronic respiratory disease knowledge increased by 20.1%, the retention rate increased by 16.3%, and the patient satisfaction rate increased by 9.6% (all P<.001), while the admission rate of acute exacerbation decreased by 42.4% (P<.001) after use of the chronic disease management information system. Conclusions: Use of a chronic disease management information system improves the quality of chronic respiratory disease case management and reduces the admission rate of patients owing to acute exacerbations of their diseases.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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