Leveraging Smart Telemedicine Technology to Enhance Nursing Care Satisfaction and Revolutionize COVID-19 Care: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telemedicine has been utilized in the care of patients with COVID-19, allowing real-time remote monitoring of vital signs. This technology reduces the risk of transmission while providing high-quality care to both self-quarantined patients with mild symptoms and critically ill patients in hospitals. Objective: This study aims to investigate the application of telemedicine technology in the care of patients with COVID-19, specifically focusing on usability, effectiveness, and patient outcomes in both home isolation and hospital ward settings. Methods: The study was conducted between January 2022 and December 2022. More than 800 cases were monitored using the QOCA remote home care system, a telemedicine platform that enables remote monitoring of physiological data-including heart rate, blood pressure, temperature, and oxygen levels-through Internet of Things devices and a 4G-connected tablet. Of these, 27 patients participated in thie study: the QOCA remote home care system was deployed 36 times in the isolation ward and 21 times to those in home isolation. The QOCA remote care system monitored isolated cases through remote care packages and a 4G tablet. Case managers and physicians provided telemedicine appointments and medications. Innovative methods were developed to enhance usage, including online health education, remote care equipment instructions via QR core links, and video consultations for patients without smartphones. Results: A clinical nurse satisfaction survey revealed that most respondents found the content of the remote care package comprehensive and the interface easy to learn. They expressed a desire to continue using the system. The majority also agreed that using the remote care system and package would reduce their workload and that patients and caregivers could easily learn to use the package. While some respondents expressed concerns about network and Bluetooth connectivity, the majority (24/27, 89%) agreed to include the remote device as part of their routine equipment, with an average score of 84.8 points. Conclusions: The integration of telemedicine technology improves the quality of care while reducing the workload and exposure of health care workers to viruses.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».