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Enregistrement W2568361028 · doi:10.2196/cancer.6750

Rotterdam Prostate Cancer Risk Calculator: Development and Usability Testing of the Mobile Phone App

2017· article· en· W2568361028 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 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverdiagnosisProstate cancerCalculatorUsabilityMedicineMobile phoneGynecologyCancerComputer scienceInternal medicineTelecommunicationsHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of prostate cancer screening tools that take into account relevant prebiopsy information (ie, risk calculators) is recommended as a way of determining the risk of cancer and the subsequent need for a prostate biopsy. This has the potential to limit prostate cancer overdiagnosis and subsequent overtreatment. mHealth apps are gaining traction in urological practice and are used by both practitioners and patients for a variety of purposes. OBJECTIVE: The impetus of the study was to design, develop, and assess a smartphone app for prostate cancer screening, based on the Rotterdam Prostate Cancer Risk Calculator (RPCRC). METHODS: The results of the Rotterdam arm of the European Randomized Study of Screening for Prostate Cancer (ERSPC) study were used to elaborate several algorithms that allowed the risk of prostate cancer to be estimated. A step-by-step workflow was established to ensure that depending on the available clinical information the most complete risk model of the RPCRC was used. The user interface was designed and then the app was developed as a native app for iOS. The usability of the app was assessed using the Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ) developed by IBM, in a group of 92 participants comprising urologists, general practitioners, and medical students. RESULTS: A total of 11 questions were built into the app, and, depending on the answers, one of the different algorithms of the RPCRC could be used to predict the risk of prostate cancer and of clinically significant prostate cancer (Gleason score ≥7 and clinical stage >T2b). The system usefulness, information quality, and interface quality scores were high-92% (27.7/30), 87% (26.2/30), and 89% (13.4/15), respectively. No usability problems were identified. CONCLUSIONS: The RPCRC app is helpful in predicting the risk of prostate cancer and, even more importantly, clinically significant prostate cancer. Its algorithms have been externally validated before and the usability score shows the app's interface is well designed. Further usability testing is required in different populations to verify these results and ensure that it is easy to use, to warrant a broad appeal, and to provide better patient care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,298 · 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