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Enregistrement W2419063376 · doi:10.2196/cancer.5334

Patients’ and Health Care Providers’ Opinions on a Supportive Health App During Breast Cancer Treatment: A Qualitative Evaluation

2016· article· en· W2419063376 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineFamily medicineHealth careCancerClinical PracticeQualitative researchNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health apps are increasingly being used in clinical care and may hold significant theoretical potential. However, they are often implemented in clinical care before any research has been done to confirm actual benefits for patients, physicians, and researchers. OBJECTIVE: This study aimed to explore experiences of patients and health care providers with the use of a supportive breast cancer app during the first 6 months following diagnosis, in terms of benefits for clinical practice and research purposes. METHODS: Between June 2013 and April 2014, breast cancer patients of all ages were invited shortly after diagnosis to use a supportive breast cancer app, and were followed for 6 months. Patients were asked to use the app at their own convenience. In-depth interviews were conducted regularly with patients and their medical team (ie, physicians and nurses) to evaluate their experiences. RESULTS: A total of 15 patients aged 30-63 years participated. The medical team consisted of 7 physicians and 3 specialized breast cancer nurses. Out of the 15 patients, 12 (80%) used the app to obtain information on breast cancer and treatment. A total of 11 out of 12 patients (92%) evaluated this information as useful. All 15 patients used the app to record consultations with practitioners, and 14 (93%) found this useful. Symptom registration was used by 8 out of 15 patients (53%), and was found useful by 4 out of these 8 patients (50%). Overall, 14 out of 15 patients (93%) would recommend the app to other patients. The app, in particular the recording function, was rated as useful by 9 out of 10 medical professionals (90%), and they reported that it did not increase consultation time. These 9 professionals would recommend the app to their patients. CONCLUSIONS: This evaluation of a supportive health app shows positive experiences among patients and their medical teams. Based on experiences in this study, patients may need to be actively encouraged to regularly register symptoms within health apps to generate sufficient patient-reported app data for use in clinical practice and scientific research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,437 · 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