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Enregistrement W4410271877 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a3646

Patient Adherence and Perceptions in a Pilot Home Spirometry Monitoring Program for Lung Transplant Recipients

2025· article· en· W4410271877 sur OpenAlexaff
R. Borton, Scott Duncan, Jennifer McDowell, Robert D. Levy

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpirometryIntensive care medicineLung transplantationLungPhysical therapyInternal medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Lung transplant recipients require regular monitoring post-transplant. Frequent spirometry assessments facilitate early detection of potential complications including allograft dysfunction and infection, with most centers offering remote home spirometry. Recent advancements in connected home spirometry devices, integrated with digital health applications, now enable seamless data collection and real-time tracking of spirometry, offering the potential for improved monitoring of lung health status, adherence and patient user experience. We sought to evaluate patients’ adherence and gather patient and healthcare providers opinions on digitally-enabled home spirometry as part of a pilot home monitoring program for lung transplant recipients. Methods 40 Lung transplant recipients were enrolled in a remote monitoring program (patient-facing app + Bluetooth-connected spirometer) between August 2023 and Oct 2024. Patient-recorded data were visible to clinicians in real time via a secure browser-based portal. Patients were instructed to complete spirometry measurements daily. In October 2024, a patient opinion questionnaire was provided to all enrolled patients and one to healthcare providers. We analysed the results from these questionnaire and patients’ adherence to home spirometry. Results 39 patients (97.5%) provided ≥1 spirometry measurement and were included in the analysis of adherance. 9 patients (23%) acheived >80% of days they were enrolled. 14 patients (35%) responded to the patient opinion questionnaire, with their results summarised in the chart below. All patients indicated they would continue using the app with the Bluetooth spirometer and recommend it to other lung transplant patients. 6 healthcare providers responded to the questionnaire. Responses to the four structured questions were as follows: Preference for using the monitoring platform: Yes 66.7% (n=4), No 16.7% (n=1), No preference 16.7% (n=1).Ease of use: Easy 50% (n=3), Very easy 33.3% (n=2), Difficult 16.7% (n=1).Usefulness for managing post-transplant care: Yes 100% (n=6).Support for continued use vs. conventional spirometry post-pilot: Yes 83.3% (n=5), No 16.7% (n=1). Conclusions Most respondents expressed positive experiences with the patient-facing app and Bluetooth-connected spirometer, with 100% indicating they would continue using it and recommend it to others. Adherence to daily spirometry was substantially lower than expected, highlighting that lung transplant centers should be aware that despite careful instructions, one cannot assume patient adherence. These findings also indicate strong provider support for the application and spirometer, for its usability and potential to enhance patient management in the post-transplant period.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,367 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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