Improving Outcomes in Cancer Patients on Oral Anti-Cancer Medications Using a Novel Mobile Phone-Based Intervention: Study Design of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The widespread and increasing use of oral anti-cancer medications has been ushered in by a rapidly increasing understanding of cancer pathophysiology. Furthermore, their popular ease of administration and potential cost savings has highlighted their central position in the health care system as a whole. These facts have heightened appreciation of the unique challenges associated with the use of oral anti-cancer medications; especially in the long-term use of these medications and the associated side effects that may impede optimal adherence to their use. Therefore, we developed ChemOtheRapy Assistant, CORA, a personalized mobile phone-based self-management application to help cancer patients on oral anti-cancer medications. OBJECTIVE: Our objective is to evaluate the effect of CORA on adherence to oral anti-cancer medications and other clinically relevant outcomes in the management of patients with renal and prostate cancer. METHODS: The study will be implemented as a 2-parallel group randomized controlled trial in 104 patients with renal or prostate cancer on oral anti-cancer medications over a 3-month study period. The intervention group will use CORA in addition to usual care for self-management while the control group will continue care as usual. Medication adherence will be measured objectively by a Medication Event Monitoring System device and is defined as the percentage of prescribed doses taken. We will also assess the effect of the intervention on cancer-related symptoms measured by the MD Anderson Symptom Inventory and unplanned hospital utilizations. Other outcomes that will be measured at study start, midpoint, and endpoint are health-related quality of life, cancer-related fatigue, and anxiety. Group differences in medication adherence will be examined by t tests or by non-parametric Mann-Whitney tests if the data are not normally distributed. Logistic regression will be used to identify potential predictors of adherence. RESULTS: We expect to have results for this study before the end of 2016. CONCLUSIONS: This novel mobile phone-enabled, multimodal self-management and educational intervention could lead to improvements in clinical outcomes and serve as a foundation for future mHealth research in improving outcomes for patients on oral anti-cancer medications.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».