MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2522789166 · doi:10.2196/cancer.5132

eHealth in Modern Patient-Caregiver Communication: High Rate of Acceptance Among Physicians for Additional Support of Breast Cancer Patients During Long-Term Therapy

2016· article· en· W2522789166 sur OpenAlexvenueno aff
T Kirkovits, Timo Schinkoethe, Caroline Drewes, Caroline Gehring, Ingo Bauerfeind, Nadia Harbeck, Rachel Wuerstlein

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthBreast cancerPsychological interventionMedicineFamily medicineThe InternetHealth careCancerNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lack of adherence and compliance with drug regimens among breast cancer patients represent substantial problems in oral therapies, leading to significant impacts on mortality. Where other systems have failed, electronic health (eHealth) could be a possible solution to improve medication intake, along with the doctor-patient relationship. Initial results from studies concerning new interventions for therapy support are promising, but reports suggest that general acceptance of new treatment support tools is needed among patients and physicians alike. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the actual use of the Internet and other modern media among physicians involved in breast cancer treatment. METHODS: Using a standardized questionnaire, actual utilization of new media among physicians was analyzed. Internet-related behaviors in private, as well as in business life, were investigated. Attention was focused on physicians' opinions regarding modern eHealth tools and how patients could be best supported to enhance adherence. RESULTS: A total of 120 physicians, all participating in breast cancer care, completed the questionnaire (median age 41 years). Almost all participants (99.2%, 119/120) used the Internet for general purposes and 98.3% (118/120) used it for medical issues as well. Virtually all medical professionals (99.2%, 119/120) reported that they owned a computer, while more recently invented technologies such as tablets and smartphones were owned by 31.9% (38/119) and 73.1% (87/119), respectively. The Internet was favored by 66.4% (79/119) of the physicians in our survey as a source for patient support; 71.2% (84/118) would also favor modern media for side effect registration. Based on our analysis, the most frequent Internet-utilizing physicians were characterized by age <60, worked in a hospital, and were employed as a junior physician. CONCLUSIONS: This study demonstrated a high usage of Internet-related technologies among physicians, indicating that the use of eHealth for advanced and individualized support in breast cancer care is a promising addition to treatment management. Such technologies have the potential to enhance adherence and compliance in therapy among cancer patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR CancerMême sujetMedication Adherence and ComplianceTravaux en français237 207