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Enregistrement W4403673274 · doi:10.1016/j.hroo.2026.06.008

Impact of Remote Monitoring on Clinical Outcomes in Defibrillator Patients During the COVID-19 Pandemic: An Interrupted Time Series Analysis

2024· preprint· en· W4403673274 sur OpenAlexaffabout
Barbara Vitória dos Santos Torres, David Vickers, Tara A. Whitten, Andrew Mardell, Glen Sumner

Notice bibliographique

RevueHeart Rhythm O2 · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Interrupted Time Series Analysis2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Interrupted time seriesMedicineTime seriesMedical emergencySeries (stratigraphy)Emergency medicineComputer scienceVirologyStatisticsInternal medicineMathematicsOutbreakPsychological interventionMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Remote monitoring (RM) has become the standard of care in many Cardiac Implantable Electronic Device (CIED) clinics across North America and Europe. Some clinics are even adopting an alert-based, RM-only strategy for select patients. However, it remains unclear whether RM, compared to usual non-remote care, impacts the total number of CIED clinic visits, emergency department visits, hospitalizations, and all-cause mortality. Because such outcomes and their relationship to RM may be magnified in the presence of a global COVID-19 pandemic, we aimed to perform an interrupted time series analysis to observe trends in these outcomes in response to the declaration of the COVID-19 pandemic in patients with implantable cardioverter-defibrillators (ICD). Methods In this retrospective study, we utilized existing electronic provincial databases maintained by Alberta Health Services (AHS) and Alberta Health (AH) to determine CIED visits, emergency room visits, cardiovascular (CV) hospitalizations, and all-cause mortality. We performed Interrupted Time Series (ITS) analysis to compare outcome trends in ICD-patients with and without RM in Alberta, both during the COVID-19 pandemic and the pre-pandemic period. We defined the time-period of the pandemic as March 17, 2020, to July 17, 2021. Pre-pandemic was defined as March 17, 2018, to March 16, 2020. We compared best model fits using the Akaike Information Criterion (AIC), selecting the model with the lowest AIC for each outcome. The best-fitting models were plotted. Outcomes between RM and non-RM groups were compared using regression models, with differences reported using 95% confidence intervals. Results The CIED population consisted of 6,183 ICD patients from March 17, 2018, to July 17, 2021. Of these, 2,989 (48.3%) had access to RM. Our study found that access to virtual consultations sharply increased at the onset of the pandemic in both cohorts, though this trend was significantly higher in the RM group. Conversely, a sharp decline in in-person visits was observed for RM patients. Compared to those without RM, patients with RM showed no significant differences in all-cause mortality, hospitalizations, or emergency room visits, and these trends were not impacted by the COVID-19 pandemic. Conclusion In ICD patients with and without RM, the number of virtual consultations increased while in-person visits decreased during the pandemic. However, no significant changes in the trends of cardiovascular hospitalizations, emergency room visits, or all-cause mortality were observed in either group during this period. This suggests that RM did not significantly impact key health outcomes for ICD-patients during the pandemic in Alberta.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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