Personal Digital Assistant Data Capture: The Future of Quality of Life Measurement in Prostate Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article examines the potential use of personal digital assistant (PDA) data capture systems for real-time linear monitoring of health-related quality of life (HRQOL) in prostate cancer research and clinical care. METHODS: We discuss the benefits and potential issues of using PDA data capture in the clinical health care setting. In addition, we describe the development and potential use of a PDA data capture system specific to managing HRQOL in prostate cancer treatment. CONCLUSION: Follow-up health care clinics require a practical and systematic process of HRQOL data capture and analysis. Traditional paper questionnaire data capture is problematic. Data manipulation required for clinical decision-making is impractical for patient feedback on same-day clinic visits. Furthermore, the process of transforming paper questionnaire data to analysis-quality data can compromise data integrity. In contrast, research findings confirm the acceptability, ease of use, and reliability of PDAs in capturing data across health care settings, including the collection of serial HRQOL data. The main concern for PDA capture systems is the ability to compare respondent's answers between the paper and PDA questionnaire. Other challenges included patients reporting a lack of computer literacy and/or poor eyesight, as well as initial start-up costs. If issues are successfully addressed, the use of a PDA data capture system, such as the PDA HRQOL system at Princess Margaret Hospital's Prostate Centre, allows for valid and economical data collection with the possibility of linear real-time measurement of changes in HRQOL. Accordingly, there appears to be significant potential for PDA data collection of serial HRQOL in prostate cancer clinic settings.
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 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 | 0,031 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».