Initial Evaluation of an Electronic Symptom Diary for Adolescents with Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The delivery of optimal care depends on accurate communication between patients and clinicians regarding untoward symptoms. Documentation of patients' symptoms necessitates reliance on memory, which is often imprecise. We developed an electronic diary (eDiary) for adolescents and young adults (AYAs) with cancer to record symptoms. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to describe the utility of an eDiary designed for AYAs with cancer, including dependability of the mobile application, the reasons for any missing recorded data, patients' adherence rates to daily symptom queries, and patients' perceptions of the usefulness and acceptability of symptom data collection via mobile phones. METHODS: Our team developed an electronic symptom diary based on interviews conducted with AYAs with cancer and their clinicians. This diary included daily severity ratings of pain, nausea, vomiting, fatigue, and sleep. The occurrence of other selected physical sequelae was assessed daily. Additionally, patients selected descriptors of their mood. A 3-week trial of the eDiary was conducted with 10 AYA cancer patients. Mobile phones with service plans were loaned to patients who were instructed to report their symptoms daily. Patients completed a brief questionnaire and were interviewed to elicit their perceptions of the eDiary and any technical difficulties encountered. RESULTS: Overall adherence to daily symptom reports exceeded 90%. Young people experienced few technical difficulties and reported benefit from daily symptom reports. Symptom occurrence rates were high and considerable inter- and intra-patient variability was noted in symptom and mood reports. CONCLUSIONS: We demonstrated the utility of an eDiary that may contribute insight into patients' symptom patterns to promote effective symptom management.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle