Days at Home for Older Adults Receiving a Remote Monitoring Intervention Compared with Usual Home Care Recipients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Many older adults will experience physical and or cognitive decline, limiting their ability to live independently. To better support these individuals, remote monitoring programs use technology to track patient falls, location, and medication adherence. Our main objective was to compare outcomes of patients enrolled in a remote monitoring program with matched individuals who received home care. DESIGN: Propensity score-matched cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: Toronto, Ontario, Canada. Older adults (aged 65 or older) in a remote monitoring program (N = 1587) compared with a control group of older adults initiating a new episode of home care (N = 33,207). METHODS: The primary outcome was days spent at home in the following 100 days. Additional outcomes included days in different health care settings, days alive, and health care costs. RESULTS: Before matching, patients enrolled in the remote monitoring program (946 female) were younger [mean (SD) = 80.1 years (8.2) vs 82.4 (8.5), standardized mean difference 0.21] than those in the home care group (20,877 female). After matching, there were 1494 individuals in each group. In the 100 days following the index date, those in the remote monitoring group spent 3.4 more days at home than the home care group (92.3 vs 88.9 days, 95% CI, 1.9-5.0 days; rate ratio, 1.04; 95% CI, 1.02-1.06). This was attributable to more days alive (98.6 vs 96.4 days; 95% CI, 1.3-3.1 days; rate ratio, 1.03; 95% CI, 1.01-1.03). In addition, the remote monitoring group had lower health care costs overall (difference of $1635.54 CAD, 95% CI, $228.83-$3087.11). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Individuals enrolled in a remote monitoring program spent more days at home compared with those who received home care services, mainly attributed to more days alive. Further study is needed to confirm our findings; however, remote monitoring is a promising solution to support older adults with high care needs.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».