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Enregistrement W4410737755 · doi:10.2196/preprints.64753

The Value of Remote Vital Signs Monitoring in Detecting Clinical Deterioration in Patients in Hospital at Home Programs or Postacute Medical Patients in the Community: Systematic Review (Preprint)

2024· preprint· en· W4410737755 sur OpenAlexaboutno aff
Su-Ann Cheng, Shijie Ian Tan, Samuel Li Earn Goh, Stephanie Q Ko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintVital signsMedicineValue (mathematics)Medical emergencySigns and symptomsSurgeryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Vital signs monitoring (VSM) is used in clinical acuity scoring systems (APACHE [Acute Physiology and Chronic Health Evaluation], NEWS2 [National Early Warning Score 2], and SOFA [Sequential Organ Failure Assessment]) to predict patient outcomes for early intervention. Current technological advances enable convenient remote VSM. While the role of VSM for ill, hospital ward–treated patients is clear, its role in the community for acutely ill patients in the hospital at home (HAH) or postacute setting (patients who have just been discharged from an acute hospital stay and at increased risk of deterioration) is less well defined. OBJECTIVE We assessed the efficacy of remote VSM for patients in the HAH or postacute setting. METHODS This systematic review adhered to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) methodology. We searched studies in PubMed (MEDLINE), Embase, and Scopus. Studies focused on the postacute phase were included, as only 2 case series addressed the HAH setting. Risk of bias (ROB) was evaluated using the Cochrane Risk of Bias Tool for randomized controlled trials (RCTs), the Newcastle-Ottawa scale for observational studies, and the case methods outlined by Murad et al for case reports. The GRADE (Grading Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) framework was used to assess the certainty of evidence. Outcomes of interest included hospital readmissions, mortality, patient satisfaction, and compliance. Risk ratios (RR) were used to measure effect sizes for readmission and mortality, with patient satisfaction and compliance reported descriptively. RESULTS The search yielded 5851 records, with 28 studies meeting eligibility criteria (8 RCTs, 7 cohort studies, and 13 case series). Two focused on HAH, while 26 studies addressed the postacute phase. Nineteen studies looked at heart failure, 3 studied respiratory conditions, and 6 studies studied other conditions. Meta-analysis was conducted with 6 studies looking at hospital readmission within 60 days and 4 studies at mortality within 30 days. Readmissions did not significantly decrease (RR 0.81, 95% CI 0.61-1.09; P=.16). Significant heterogeneity was observed for readmissions (I2=58%). Conversely, mortality reduced significantly (RR 0.65, 95% CI 0.42-0.99; P=.04). There was no significant heterogeneity in mortality (I2=0%). There was high heterogeneity in the study populations, interventions, and outcomes measured. Many studies were of poor quality, with 50% (4/8) of RCTs exhibiting a high ROB. The certainty of evidence for both readmission and mortality was very low. CONCLUSIONS Published data on the effects of remote VSM in acutely ill patients at home remains scarce. Future studies evaluating all common vital signs (heart rate, blood pressure, oxygen saturation, and temperature) with consistent monitoring frequencies and clear intervention protocols to better understand how to integrate remote VSM into HAH programs are needed. CLINICALTRIAL PROSPERO CRD42023388827; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42023388827

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,011
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,329 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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