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Enregistrement W7037577005

DIFFERENCES IN DEVICE ACCEPTANCE IN INDIVIDUALS WITH PACEMAKERS AND ICDS

2022· other· en· W7037577005 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Scholarship East Carolina University's Institutional Repository (East Carolina University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSlime Mold and Myxomycetes Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)DiseaseHealth careHeart diseaseMortality rateMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Heart disease is the leading cause of death in the United States (Benjamin et al., 2019) and triggers a host of concerns about virtually all aspects of a patient’s life including physical and psychological health. Treatment for heart conditions often utilizes implantable technology, such as ICDs and pacemakers, that reduce mortality (Al-Khatib et al., 2017; Simon & Janz 1982). Research on this technology and its effect on QoL is mixed, with some findings indicting positive effects of ICDs on QoL, while others have shown an increase of psychological disorders and decreased QoL (Magyar-Russell et al., 2011). Device specific QoL-related concerns include acceptance of the technology into the patient’s life (Burns, Serber, Keim, & Sears, 2005) and fear, worry, or avoidance related to ICD shocks (Ford et al., 2012). Health care providers typically obtain information from the device during in-clinic visits to better understand the course of the disease and guide treatment decisions. More recently, continued technological advances allow caregivers to monitor a patient’s device remotely (Braunschweig, Anker, Proff, & Varma, 2019). This new method of patient care reduces health care costs, reduces the number of required clinic visits and has comparable survival rates as compared to in clinic visits (Parthiban et al., 2015). Remote monitoring may be particularly valuable in single-payor health systems such as Canada. Remote monitoring has been shown to be comparable to usual care for ICD patients, but patient reported outcomes such as QOL, are understudied (Versteeg at al., 2014). Purpose: The current study seeks to examine cardiac patients with an implantable device, ICDs or pacemakers, who have received remote monitoring and compare differences between these groups and change over time on patient reported outcomes such as patient acceptance, health security, and shock anxiety. There were three hypotheses for the study 1) Individuals with ICDs will have lower device acceptance and health security than individuals with pacemakers. 2) Both groups (ICDs and Pacemakers) will have lower levels of device acceptance and health security at baseline as compared to 12-month follow-up. 3) ICD patients will have higher shock anxiety at baseline as compared to 12-month follow-up. Methods: Data was collected on 176 participants who were part of the Remote Patient Management for Cardiac Implantable Electronic Devices (RPM-CIED- Pilot). Three analyses were conducted including a principal components analysis on the novel construct of Health security, a 2x2 mixed model ANOVA and a dependent samples t-test. Results: Health Security was found to be comprised of 2 factors: Positive and Negative Outlook. Health Security total score significantly decreased over time for both pacemaker and ICD patients. Device acceptance did not differ over time or by device type. There was no change in shock anxiety over time. Conclusion: Device specific QoL remained stable during the one-year study period and did not differ significantly based on device type. Patient reported health security declined and may warrant attention in future clinical and research considerations to examine its potential utility and its relationship to QOL.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,181 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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