The utility of wearable devices in the perioperative period
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Improved perioperative patient monitoring is a crucial step toward better predicting postoperative outcomes. Wearable devices capable of measuring various health-related metrics represent a novel tool that can assist healthcare providers. However, the literature surrounding wearables is wide-ranging, preventing clinicians from drawing definitive conclusions regarding their utility. This review intends to consolidate the recent literature on perioperative wearables and summarize the most salient information. RECENT FINDINGS: Wearable devices measuring cardiac output and colonic motility have recently been piloted with mixed results. Novel measurement techniques for established metrics have also been studied, including photoplethysmography devices for heart rate and blood pressure along with resistance thermometers for temperature. Nuanced methods of synthesizing data have been piloted, including machine-learning algorithms for predicting adverse events and trajectory curves for step count progression. Wearable devices are generally well accepted, although adjuvant support systems have improved patient satisfaction. SUMMARY: Perioperative wearables are valuable tools for tracking postoperative health metrics, predicting adverse events, and improving patient satisfaction. Future research on removing barriers such as technological illiteracy, artifact generation, and false-positive alarms would enable better integration of wearables into the hospital setting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».