Comparing Approaches to Teaching Patients How to Use an App-Based Home Spirometer: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bluetooth-enabled, app-based home spirometry has been validated for use in the diagnosis and monitoring of respiratory disease. Remote teaching (virtual or self-directed) of patients on how to use an app-based home spirometry offers the opportunity to deliver diagnostics safely and at scale. However, the most appropriate method of teaching home spirometry to patients is unknown. Objective: The aim of this pragmatic study undertaken during the COVID-19 pandemic was to determine whether virtual or self-directed teaching were valid methods for deploying home spirometry to patients referred for outpatient lung physiology testing. Methods: REACH-SPIRO is a single-center, unblinded, randomized controlled trial of adults referred for spirometry. Participants were randomized (1:1:1) to be taught to use a Bluetooth, app-based spirometer either (A) face-to-face, (B) virtually (live video conferencing), or (C) self-directed. Forced vital capacity (FVC) and forced expiratory volume in 1 second (FEV1) were recorded. Home spirometry (Spirobank Smart Spirometer) readings for each training modality were compared with gold standard hospital measurements (Vyaire Medical) using Bland-Altman Limits of Agreement (LoA). Patients' feedback questionnaires on acceptability and adherence were also collected, and common themes were described using content analysis. Results: A total of 106 participants were randomized. Bland-Altman analysis between hospital and home FEV1 measurements for group A showed a mean difference of 0.108L, LoA -0.331L to 0.548L, group B 0.152L, LoA -0.358L to 0.661L, and group C 0.153L, LoA -0.358L to 0.661L. FVC measurements in group A showed a mean difference of 0.123L, LoA -0.402L to 0.648L, group B 0.249L, LoA -0.297L to 0.795L, and group C 0.340L, LoA -0.556L to 1.235L. There was no significant difference between randomized arms for either mean FEV1 (P=.41) or FVC (P=.84). Patient feedback was similar across all groups, with more positive feedback for face-to-face and virtual teaching methods. Conclusions: There is no meaningful difference in spirometry measurement between patients taught to use a home spirometer remotely (virtual or self-directed) versus traditional face-to-face treatment. Patients' feedback was favorable to all three methods of teaching. This study supports the use of either virtual or self-directed teaching of home spirometry for the monitoring of respiratory disease. In doing so, we can improve access to spirometry in communities facing barriers to health care and clinically vulnerable populations.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».