Effect of remote patient monitoring on healthcare use among patients with cancer: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Remote patient monitoring (RPM) allows healthcare providers to monitor patient outcomes outside of a traditional healthcare setting, potentially supporting reductions in acute care utilization. This systematic review aims to assess whether RPM use among cancer patients reduces hospitalizations and length of stay (LOS). Methods: A systematic review was conducted to identify articles published in PubMed and CINAHL between 2019 and 2024 that evaluated the impacts of RPM in cancer patients compared to the standard care. The primary outcomes examined were hospitalizations and LOS. Secondary outcomes were emergency department (ED) visits and hospital readmissions. Two reviewers screened and assessed the studies. Evidence strength was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials (RoB 2). While statistical tests were not conducted on results, outcomes were categorized as having increased, decreased, or no change. Results: This review included one randomized controlled trial, seven cohort studies, and one case-control study. RPM was associated with reductions in healthcare utilization among cancer patients. There were significant reductions in hospitalizations, LOS, ED visits, and hospital readmissions in 67% (4/6), 67% (4/6), 75% (3/4), and 67% (2/3) of studies, respectively. Conclusion: This systematic review builds upon existing literature that demonstrates the effectiveness of using RPM to manage acute conditions such as cancer. RPM may support management of various cancer-related conditions and, in turn, potentially reduce acute care use. However, study homogeneity and additional rigorous study designs are necessary to draw more definitive conclusions about the impacts of RPM in cancer care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».