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Enregistrement W4401747899 · doi:10.1371/journal.pdig.0000571

Feasibility characteristics of wrist-worn fitness trackers in health status monitoring for post-COVID patients in remote and rural areas

2024· article· en· W4401747899 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalCovenant HealthAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineActivity trackerPhysical therapyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AnxietyDepression (economics)SmartwatchPhysical activityInternal medicineWearable computerPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Common, consumer-grade biosensors mounted on fitness trackers and smartwatches can measure an array of biometrics that have potential utility in post-discharge medical monitoring, especially in remote/rural communities. The feasibility characteristics for wrist-worn biosensors are poorly described for post-COVID conditions and rural populations. METHODS: We prospectively recruited patients in rural communities who were enrolled in an at-home rehabilitation program for post-COVID conditions. They were asked to wear a FitBit Charge 2 device and biosensor parameters were analyzed [e.g. heart rate, sleep, and activity]. Electronic patient reported outcome measures [E-PROMS] for mental [bi-weekly] and physical [daily] symptoms were collected using SMS text or email [per patient preference]. Exit surveys and interviews evaluated the patient experience. RESULTS: Ten patients were observed for an average of 58 days and half [N = 5] were monitored for 8 weeks or more. Five patients [50%] had been hospitalized with COVID [mean stay = 41 days] and 4 [36%] had required mechanical ventilation. As baseline, patients had moderate to severe levels of anxiety, depression, and stress; fatigue and shortness of breath were the most prevalent physical symptoms. Four patients [40%] already owned a smartwatch. In total, 575 patient days of patient monitoring occurred across 10 patients. Biosensor data was usable for 91.3% of study hours and surveys were completed 82.1% and 78.7% of the time for physical and mental symptoms, respectively. Positive correlations were observed between stress and resting heart rate [r = 0.360, p<0.01], stress and daily steps [r = 0.335, p<0.01], and anxiety and daily steps [r = 0.289, p<0.01]. There was a trend toward negative correlation between sleep time and physical symptom burden [r = -0.211, p = 0.05]. Patients reported an overall positive experience and identified the potential for wearable devices to improve medical safety and access to care. Concerns around data privacy/security were infrequent. CONCLUSIONS: We report excellent feasibility characteristics for wrist-worn biosensors and e-PROMS as a possible substrate for multi-modal disease tracking in post-COVID conditions. Adapting consumer-grade wearables for medical use and scalable remote patient monitoring holds great potential.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,344 · 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