eHealth for Breast Cancer Survivors: Use, Feasibility and Impact of an Interactive Portal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MijnAVL is an interactive portal including patient education, overview of appointments, access to the electronic medical records (EMR), patient-reported outcomes, plus feedback and physical activity support. OBJECTIVE: With this study we aimed to evaluate the use, feasibility, and impact of MijnAVL among breast cancer survivors. METHODS: We included survivors currently or recently treated with curative intent, who completed questions on sociodemographics, patient activation (PAM), quality of life (SF-36), and physical activity (IPAQ). MijnAVL could be used noncommittally for four months. Log data were collected retrospectively and participants completed questions on acceptability, satisfaction, and the PAM, SF-36 and IPAQ. RESULTS: Ninety-two women (mean age 49.5 years, 59% on-treatment) participated, with a mean number of logins of 8.7. Overview of appointments (80% of participants) and access to the EMR (90%) were most frequently used and most highly valued. Average website user satisfaction was 3.8 on a 5-point scale. Although participants reported having more knowledge and experiencing more control of their situation after using MijnAVL, PAM scores did not change significantly. Three domains of the SF-36 (role functioning - emotional, mental health, and social functioning) and median vigorous physical activity improved significantly over time. The burden of MijnAVL for professionals was limited. CONCLUSIONS: User experiences were positive and exposure to MijnAVL was accompanied by improvements in three quality of life domains and vigorous physical activity. Tailored features may be needed to enhance the usefulness and efficacy of MijnAVL. Research with a controlled design is needed to confirm our findings.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».