Virtueller Coach zur Gewichtsreduktion bei Ventralhernie-Patienten mit Adipositas

Der Zweck dieser Forschung ist es, einen MyChart-fähigen virtuellen Coach zu schaffen, der fettleibigen Patienten hilft, vor einer ventralen Hernienoperation Gewicht zu verlieren. Die Forscher beabsichtigen zu zeigen, wie der Einsatz eines virtuellen Trainers bei der präoperativen Gewichtsreduktion vor der Reparatur eines ventralen Herniens im Vergleich zur üblichen Behandlung effektiver ist. Entsprechend kann dies ungeplante Krankenhauswiedereinweisungen verringern. Für diese klinische Studie, in der eine Randomisierung nicht möglich ist, wird das Studienteam die Verwendung von Propensity-Score-Matching implementieren, bei dem Personen wie zufällig in verschiedene Studienarme eingeteilt werden. Das primäre Ergebnis ist der durchschnittliche Nettobetrag der zeitabhängigen Gewichtsveränderung pro Gruppe über sechs Monate. Sekundäre Endpunkte sind für die Interventionsgruppe die Patientenzufriedenheit mit dem virtuellen Coach und für beide Gruppen die Lebensqualität. Darüber hinaus werden Bereiche sozialer und wirtschaftlicher Benachteiligung identifiziert, die zu höheren Adipositasraten beitragen können. Die Modellierung des maschinellen Lernens (ML) wird verwendet, um die wichtigen Merkmale für den Gewichtsverlust im Laufe der Studie zu bestimmen. Die Wirkung dieser Arbeit wird darin bestehen, die Wirksamkeit und realisierte Effizienz der Arbeitsabläufe innerhalb einer chirurgischen Klinik in einem Krankenhaus zu demonstrieren.