Using Tablet-Based Technology in Patient Education about Systemic Therapy Options for Early-Stage Breast Cancer: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient education in early-stage breast cancer has been shown to improve patient well-being and quality of life, but it poses a challenge given the increasingly complex regimens and time constraints in clinical practice. Technology-aided teaching in the clinic could help to improve the understanding of adjuvant systemic therapy for patients. In this prospective pilot study, we used a clinician-administered, tablet-based teaching aid to teach patients with early-stage breast cancer about adjuvant systemic therapy. METHODS: Participation was offered to newly diagnosed patients with early-stage breast cancer presenting for their first medical oncology visit at a provincial cancer centre. Participants were shown a tablet-based presentation describing procedures, rationales, risks, and benefits of adjuvant systemic therapy as an adjunct to a discussion with the medical oncologist. After the clinic visit, participants completed a questionnaire measuring satisfaction with the visit and knowledge of the treatment plan discussed. RESULTS: The 25 patients recruited for the study had a mean age of 57 years. An offer of upfront chemotherapy alone was made to 12 participants (48%), chemotherapy with trastuzumab to 4 (16%), and hormonal therapy to 9 (36%). Correct answers to all questions related to treatment knowledge were given by 22 patients (88%). Satisfaction with the clinic visit was high (mean satisfaction score: 4.53 ± 0.1 of a possible 5). CONCLUSIONS: We found that a tablet-based presentation about adjuvant systemic therapy was satisfactory to patients with early-stage breast cancer and that knowledge retention after the clinic visit was high. Tablet-based teaching could be a feasible and effective way of educating patients in the breast oncology clinic and warrants further investigation in randomized studies.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».