Evaluating the Effectiveness of Smart Glasses in Reducing Patient Care Time in Emergency Departments: Cohort Study From the Hangzhou Asian Games
Notice bibliographique
Résumé
Background: Challenges in emergency medicine include overcrowding, insufficient emergency care resources, and extended emergency department (ED) waiting times. These issues contribute to delays in treatment and unfavorable outcomes. This situation worsens in events with large crowds and particularly worsened during the COVID-19 pandemic. The integration of augmented reality (AR) smart glasses could potentially enhance patient care in the ED. Objective: This study aims to assess the effectiveness of AR smart glasses in reducing patient care time in the ED during the 19th Asian Games and the Fourth Asian Para Games Hangzhou 2022 (HAG2022). The study specifically compares the prepreparation time (PPT) and consult response time (CRT) in patients receiving teleconsultations via AR smart glasses versus those receiving standard care without AR. Methods: This retrospective study was conducted between September 13, 2023, and October 28, 2023, during HAG2022. The data were gathered from AR smart glasses using 5G technology at the HAG2022 village and electronic health records at Sir Run Run Shaw Hospital, China. The study included 2 groups: the teleconsultation by augmented reality telemedicine system (ARTS) group and the non-ARTS group. The main data assessed were PPT and CRT in ED. Results: During the research period, 80 patients were divided into 2 cohorts: the ARTS cohort (n=10) and the non-ARTS cohort (n=70). Gender and age demographics showed no significant differences between the cohorts. The ARTS cohort had a significantly lower average PPT of 23 minutes compared to the non-ARTS cohort's 40.3 minutes (P<.001). In addition, CRT in the ARTS cohort was significantly lower at 15.6 minutes compared to the non-ARTS cohort's 164.8 minutes (P=.03). The outcomes suggest that smart glasses are effective in decreasing PPT and CRT. Conclusions: AR smart glasses have the potential to enhance patient admission efficiency and reduce care time in EDs. However, despite these benefits, further research is needed to confirm their effectiveness, and additional studies are essential to identify the challenges and barriers to their successful implementation in emergency medicine.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».