Where's the Remote? Failure to Report Clinical Workflows in Heart Failure Remote Monitoring Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Remote patient monitoring (RPM) clinical trials have reported mixed results in improving outcomes for patients with chronic heart failure (HF). The impact of clinical workflows that could impact RPM effectiveness is often overlooked. We sought to characterize workflows and response protocols that could impact outcomes in studies of noninvasive RPM in HF. METHODS: We reviewed studies (1999-2024) assessing noninvasive RPM interventions for adults with HF. We collected 24 aspects of workflows describing education, physiologic and symptomatic data collection, transmission and review, clinical escalation protocols, and response time. We attempted to perform a meta-analysis to identify associations between workflow components and outcomes of death and hospitalization. RESULTS: We identified 63 studies (57.1% randomized controlled, 23.8% pilot/feasibility, 19.1% other) comprising 16,699 subjects. Despite a large number of studies and subjects, workflow reporting was insufficient to perform our intended meta-analysis regarding key workflow components. RPM clinical workflows were diverse in configuration, with high variability in component description ranging from always reported to never reported. Specifics of monitoring devices and related training were well reported as expected based on most trial hypotheses. However, elements of clinical data response such as frequency of data review, clinical escalation criteria, and provider response time were often underreported or not reported at all (48%, 24%, and 97%, respectively), hindering study replication and evidence-based implementation. CONCLUSIONS: Clinical workflows are poorly described in noninvasive RPM studies, preventing systematic assessment, device comparison, and replication. A standardized approach to reporting HF RPM workflows is vital to evaluate effectiveness and guide evidence-based clinical implementation.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».