Initial Evaluation of an Electronic Symptom Diary for Adolescents with Cancer
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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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».