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Enregistrement W4408593313 · doi:10.2196/69107

Passive Remote Monitoring Technologies’ Influence on Home Care Clients’ Ability to Stay Home: Multiprovincial Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4408593313 sur OpenAlexaffvenueabout
Lorie Donelle, Bradley Hiebert, Grace Warner, Michael A Reid, Jennifer Reid, Salimah Z. Shariff, Emily Read, Sandra Regan, Lori E. Weeks, Kathleen Ledoux

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickLondon Health Sciences CentreDalhousie UniversitySt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaIntervention (counseling)MedicineRandomized controlled trialHealth carePsychological interventionFamily medicineGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Researchers in Nova Scotia and Ontario, Canada, implemented a passive remote monitoring (PRM) model of home care unique to their health system contexts. Each PRM model integrated tailored PRM devices (eg, motion sensors, cameras, and door alarms) into home care patients' residences with the aim of linking patients, family and friend caregivers, and health care providers to support older adults' aging in place. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the use of PRM technologies in the home to support older adults' safe aging in place and avoidance or delay of higher levels of care. METHODS: This multiprovincial pragmatic randomized controlled trial examined how PRM technologies support older adults to safely remain in their home and avoid or delay admission to higher levels of care. Pairs of home care patients and their family and friend caregivers were recruited in Ontario and Nova Scotia. Participant pairs were randomly assigned to one of two conditions: (1) standard home care (ie, control) or (2) standard home care plus study-provided PRM (ie, intervention). Participants provided their provincial health insurance numbers to link with provincial health administrative databases and identify if patients were admitted to higher levels of care after 1 year. Cox proportional hazards models were used to evaluate the primary outcome in each province. RESULTS: In total, 313 patient-caregiver pairs were recruited: 174 pairs in Ontario (intervention: n=60; control: n=114) and 139 pairs in Nova Scotia (intervention: n=45; control: n=94). Results indicate PRM was associated with a nonsignificant 30% reduction in risk of patients being admitted to higher levels of care in Ontario (hazard ratio 0.7, 95% CI 0.3-1.4) and no reduction in risk in Nova Scotia (hazard ratio 1.1, 95% CI 0.3-3.7). Adjusting for patient sex had no impact on model estimates for either province. CONCLUSIONS: Limitations related, in part, to the impact of the COVID-19 pandemic may have contributed to the effectiveness of the intervention. While our study did not yield statistically significant results (P=.30 and P=.90) regarding the effectiveness of the PRM model in prolonging home stays, the observed trends suggest that technology-assisted aging in place may be a valuable goal for older adults. Further study is required to understand if longer follow-up time allows more effects of PRM on patients' avoidance of higher levels of care to be detected. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN ISRCTN79884651; https://www.isrctn.com/ISRCTN79884651. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/15027.

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)0,005
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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