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Enregistrement W2414612175 · doi:10.2196/mhealth.5426

Experiences With a Self-Reported Mobile Phone-Based System Among Patients With Colorectal Cancer: A Qualitative Study

2016· article· en· W2414612175 sur OpenAlexvenueno aff
Jenny Drott, Maria Vilhelmsson, Karin Kjellgren, Carina Berterö

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile phoneColorectal cancerQualitative researchCancerMedicineComputer sciencePsychologyMultimediaInternal medicineTelecommunicationsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In cancer care, mobile phone-based systems are becoming more widely used in the assessment, monitoring, and management of side effects. OBJECTIVE: To explore the experiences of patients with colorectal cancer on using a mobile phone-based system for reporting neurotoxic side effects. METHODS: Eleven patients were interviewed (ages 44-68 years). A semistructured interview guide was used to perform telephone interviews. The interviews were transcribed verbatim and analyzed with qualitative content analysis. RESULTS: The patients' experiences of using a mobile phone-based system were identified and constructed as: "being involved," "pacing oneself," and "managing the questions." "Being involved" refers to their individual feelings. Patients were participating in their own care by being observant of the side effects they were experiencing. They were aware that the answers they gave were monitored in real time and taken into account by health care professionals when planning further treatment. "Pacing oneself" describes how the patients can have an impact on the time and place they choose to answer the questions. Answering the questionnaire was easy, and despite the substantial number of questions, it was quickly completed. "Managing the questions" pointed out that the patients needed to be observant because of the construction of the questions. They could not routinely answer all the questions. Patients understood that side effects can vary during the cycles of treatment and need to be assessed repeatedly during treatment. CONCLUSIONS: This mobile phone-based system reinforced the patients' feeling of involvement in their own care. The patients were comfortable with the technology and appreciated that the system was not time consuming.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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