Comparison of Analgesia Methods Through a Web Platform in Patients Undergoing Thoracic Surgery: Pilot Design, Implementation, and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain management is a vital and essential part of postoperative pectus excavatum (PE) care. Given the lack of an international consensus on guidelines for postoperative handling and evaluation, further research is necessary to compare the efficacy of existing pain management methods regarding pain relief, side effects, and long-term outcomes. In this context, the use of eHealth solutions for data mining can enhance data collection efficiency, reduce errors, and improve patient engagement. However, these digital health care frameworks are currently underused in the context of pain management for PE. OBJECTIVE: This research is part of the broader Cryoanalgesia for Pain Management After Pectus Excavatum Repair (COPPER) study conducted by Giannina Gaslini Children's Hospital to address postoperative pain and recovery in PE patients treated with either standard thoracic epidural analgesia or cryoanalgesia, which is considered its innovative alternative approach. Specifically, this work is aimed at introducing a valuable tool for a comprehensive and quantitative comparison of the 2 analgesia strategies. The tool is a web and mobile app designed to facilitate data collection, management, and analysis of clinical data for pain assessment. METHODS: The adopted approach involves a careful design based on clinician input, resulting in an intuitive app structure with 3 main screens. Digital surveys are borrowed from paper surveys, including medical history and preoperative, postoperative, and follow-up evaluations. XTENS 2.0 was used to manage the data, and Ionic facilitated cross-platform app development, ensuring secure and adaptable data handling. RESULTS: Preliminary analysis on a pilot cohort of 72 patients (36 treated with standard therapy and 36 treated with cryoanalgesia) indicated successful patient enrollment and balanced representation across treatment groups and genders. Notably, hospital stay was significantly shorter with cryoanalgesia than with standard therapy (Mann-Whitney-Wilcoxon 2-sided test with Bonferroni correction; P<.001; U statistic=287.5), validating its treatment efficacy. CONCLUSIONS: This work is a step toward modernizing health care through digital transformation and patient-centered models. The app shows promise in streamlined data collection and patient engagement, although improvements in multilingual support, data validation, and incentivization of questionnaire completion are warranted. Overall, this study highlights the potential of digital health solutions in revolutionizing health care practices, fostering patient involvement, and improving care quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».