Assessment of healthcare consumption and asthma control after implementation of remote monitoring in long-term multicentre paediatric asthma care.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Real-life, long-term and large-scale studies on remote monitoring (RM) in respiratory care are needed to determine its true impact on daily practice. Aims and objectives: We aimed to determine the effect of RM on healthcare consumption in paediatric asthma in four Dutch hospitals. Methods: Cohort study using RM and healthcare consumption data of children with asthma in four Dutch hospitals from 2017 until 2023. Patients aged 6-18 years with at least two years follow-up were included. Differences in number of outpatient visits between patients with RM and regular care were assessed. Incidence rate ratios (IRR) and Number Needed to Treat (NNT) were calculated for any emergency visits and hospitalisations. Interrupted time series analysis (ITSA) was used to evaluate the change in number of outpatient visits after initiation of RM over time. We assessed asthma control after RM initiation over time. Results: We included 1.278 children of which 687 (53.8%) used RM at some time during the study period. Number of outpatient visits was lower in the RM group (∆Medians 0.62 visits/year, p = <0.001). The IRR for emergency visits was 0.55 (95%CI 0.44, 0.68; NNT 24) and for hospitalizations 0.42 (95%CI 0.30, 0.59; NNT 35) in favour of RM. ITSA showed a significant reduction in outpatients visits per quarter per 100 patients (-0.90; 95%CI -1.79, -0.10). The proportion of participants with controlled asthma increased from 68.6% to 90.1% 43 months after introduction of RM. Conclusions: These findings further confirm the impact of RM in routine paediatric asthma care by reducing healthcare consumption with high rates of well-controlled asthma.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».