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Enregistrement W4409656066 · doi:10.2196/57032

Telemedicine Booths for Screening Cardiovascular Risk Factors: Prospective Multicenter Study

2025· article· en· W4409656066 sur OpenAlexvenueno aff
Mélanie Decambron, Christine Tchikladze Merand

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTelemedicineBlood pressurePandemicFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VaccinationHealth careMedical emergencyEmergency medicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cardiovascular risk factors such as hypertension often remain undetected and untreated. This was particularly problematic during the COVID-19 pandemic when there were fewer in-person medical consultations. Objective: This study aimed to determine whether health screening using a telemedicine booth would have an impact on people's medical care during the COVID-19 pandemic. Methods: Health screening was run using a telemedicine booth (the consult station) that was placed in three different vaccination centers in northern France between July 2021 and September 2021. Participants followed a series of instructions to obtain various measures, including their blood pressure, BMI, and heart rate. If any measures were found to be outside of the normal range, participants were advised to consult a doctor. After 3 months, the participants with abnormal readings were contacted by telephone and were asked a series of standardized questions. The primary outcome was the percentage of respondents who reported that they had consulted a doctor since the health check. Results: Approximately 6000 people attended the 3 vaccination centers over the study period. Of these, around 2500 used the consult station. A total of 1333 participants (53.3%) were found to have abnormal readings, which mostly concerned their blood pressure, heart rate, or BMI. There were 638 participants who responded to the follow-up call, and 234 of these (37%) reported that they had consulted a doctor since the health check. However, 158 of the 638 respondents (24.8%) reported that they would have consulted a doctor even without the screening. Conclusions: We succeeded in screening large numbers of people for cardiovascular risk factors during the COVID-19 pandemic by using a telemedicine booth. Although relatively few follow-up call respondents reported that they went on to consult a physician, the screening would nevertheless have raised people's awareness of their cardiovascular risk factors.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,361
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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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