RemoteHealthConnect: Innovating patient monitoring with wearable technology and custom visualization
Notice bibliographique
Résumé
Objective This paper introduces RemoteHealthConnect, a novel web-based healthcare system designed to enable healthcare professionals to monitor patients remotely with enhanced efficacy. Central to our system is its integration with the Vitaliti™ wearable, equipped with biosensors for real-time vital signs monitoring. RemoteHealthConnect distinguishes itself by offering advanced, custom visualizations for interactive engagement with medical data, facilitating rapid clinical decision-making through intuitive access to vital signs and trends. The primary research question we sought to answer was: ‘Which design of vital sign visualizations is most effective in improving intuitive and rapid understanding for healthcare practitioners?’ Methods An iterative agile/SCRUM methodology was employed in the design and development of RemoteHealthConnect. We describe the architectural design of our web-based application, data visualization techniques, and user interface design. A user interface/user experience (UI/UX) study was conducted to assess the efficacy of our system. Results The usability study revealed the system's capacity to translate complex bedside data into accessible, real-world visualizations, promoting efficient pattern recognition and anomaly detection. This is crucial for enhancing clinician performance, regardless of the patient's location. The paper further details a usability study involving healthcare practitioners to ascertain RemoteHealthConnect's efficacy. The System Usability Scale (SUS) assessment yielded a score of 71.5, indicating high usability. This score is significant, positioning our system above the average usability threshold for healthcare technologies, and suggesting it as a valuable tool for remote patient monitoring. Conclusion Our web-based healthcare system and findings from the usability study contribute to the domains of Mobile Health (mHealth) and e-Health by advancing remote monitoring capabilities and offering a promising avenue for healthcare IT to improve patient care and clinician workflow.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».