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Enregistrement W4409337147 · doi:10.5334/ijic.9460

Evaluation of Community Paramedicine Remote Patient Monitoring Program: A performance evaluation report

2025· article· en· W4409337147 sur OpenAlexaboutno aff
Razan Amoud, Matthew J. Meyer, Teresa Martins

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProgram evaluationTelehealthMedical emergencyComputer scienceHealth careTelemedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a growing need for the expansion of the scope of practice in healthcare professionals worldwide. Canadian provinces such as Ontario, have piloted community-based projects involving the introduction of remote healthcare monitoring services. In August 2022, the Community Paramedicine Remote Care Monitoring (CPRPM) Program was launched in a relatively rural county – Oxford County, Ontario – by the community paramedic program in partnership with the Oxford Ontario Health Team (OHT). Objectives: To evaluate the performance of the CPRPM program during the first eight months of its launch with regards to; a) improving patient outcomes, b) reducing hospital emergency department (ED) visits or 911-call frequency, and c) enhancing overall healthcare efficiency. Intervention: This paper describes the impact of the CPRPM program through an interim performance evaluation report. The program was launched for residents at high risk of hospitalization due to exacerbations related to congestive heart failure, coronary obstructive pulmonary disease, diabetes, hypertension, or who frequently contacted 911-calls for ED visits in the past year. Referrals of patients were through the Emergency Medical Services 911-calls data and health care providers. Patients in this 90-day program were provided self-management education and medical kits for chronic disease monitoring. The program also included in-person visits and 24/7 availability by the paramedics. Patients participated in monthly Experience Surveys. There are three domains of impact discussed in this evaluation report, which are the impact of the CPRPM program on 1) 911 activations, 2) ED visits, and 3) patient satisfaction. The pre-post design was used to compare between the average 911 activations and ED visits before and after program implementation. The paired t-test analysis was used for statistical analysis. Results: There were 133 patients enrolled in the CPRPM program between August 2022 and March 2023, 53% of which were female. The average age was 77 and ranged from 22 to 98 years. Preliminary findings show a potential positive effect of the program in the reduction of number of 911-call activation and ED visits. Patients were mainly satisfied or very satisfied with the CPRPM program experience (96%). The analysis is in progress and the findings will be presented for the conference in April. Conclusion: This pilot program is unique in remotely monitoring patients at high risk of hospitalization in Oxford, Ontario; a relatively low population density county in Ontario, Canada. Early evidence suggests that this novel program is having the intended impact in efficiently enhancing the reduction of complications and potentially preventing medical emergencies. Impact: This program helps in integrating and expanding the workforce scope of practice of paramedics in healthcare. It empowers patients as partners in adhering to treatment plans and leading healthier lifestyles. Finally, it improves accessibility and enhances healthcare equity by helping populations in need regardless of rurality of residence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
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