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 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 | 0,023 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».