European Respiratory Society statement on advanced telemedicine for obstructive sleep apnoea (e-Sleep)
Notice bibliographique
Résumé
Telemedicine as a means of remote patient–physician interaction is gaining popularity in nearly every field, and (respiratory) sleep medicine is no exception. Because obstructive sleep apnoea (OSA) is a chronic condition, and requires a continuous treatment and monitoring of therapy success, telematic communications could be useful to establish diagnostic and therapeutic strategies. This statement summarises the evidence and efficacy of telemedicine options in OSA. An interdisciplinary European Respiratory Society (ERS) task force evaluated the scientific literature based on a systematic search and two-step screening process (title/abstract and full text). Although the task force does not make recommendations for clinical practice, it describes its current practice of telemedicine applications in OSA. The literature shows that telemedicine has been studied in different areas of OSA management, with potential benefits. Telemedicine also served as a major research tool to provide big data related to positive airway pressure therapy. Telemedicine results in similar or improved compliance when compared with traditional face-to-face encounters. Telemedicine-based targeted troubleshooting and support based on individual patient data, and a combination via smartphone apps or coaching websites, are feasible and effective. Expanding evidence suggests that telemedicine is probably cost-effective. However, data do not consistently support staff time savings through telemedicine-based solutions. The potential benefits of telemedicine include improved access to healthcare, and increased adherence to (chronic illness) treatment plans. Benefits should be weighed against the overall costs of telemedicine and risks related to suboptimal compliance.
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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 | 0,028 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,025 |
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 ».