Using tablet technology in routine patient-reported outcome measure surveys to improve cancer quality care: A patient acceptability assessment.
Notice bibliographique
Résumé
155 Background: Patient-reported outcome measure (PROM) surveys are a tool used to collect information about clinically-relevant symptoms in patients. Touch-screen technology has been previously identified as a feasible and effective method of routinely capturing PROMs.Our aim was to evaluate cancer patients’ acceptance and perception of usefulness of tablet technology as a means of communicating PROMs to healthcare providers during delivery of quality care. Methods: 337 adult cancer patients across all outpatient clinics and disease sites at Toronto’s Princess Margaret Cancer Centre (PMCC) completed PROMs surveys using touch-screen technology. Acceptance and feasibility of completing the tablet-based PROMs data on a routine basis were also assessed. Results: The study population consisted of 45% males; median age 59 (19-91) years; 75% Caucasian, and 48% had a post-secondary degree.20% had lung cancer, 20% genitourinary, 16% breast, 16% lymphoma, 11% gastrointestinal, 7% gynecologic, and 7% head/neck. 88% were happy to complete the survey on a touch-screen tablet and 65% of these were willing to complete such surveys routinely. 86% did not find it time-consuming. Only 2% found that the completion of surveys made their clinic visit more difficult. Of the 72% that thought the survey was a useful means to inform the clinician of how they felt physically and emotionally, only 81% were willing to complete the survey at every visit. Conclusions: Tablet-technology was found to be an acceptable tool for survey administration, however, not on a routine basis. While the majority of patients found PROMs to be clinically important, almost 20% did not want to fill it in regularly at every visit. Current mixed-methods analysis is being utilized to help discern whether this discrepancy is related to the tablet technology or survey burden.
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 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 | 0,062 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».