Improving quality of care by obtaining patient-reported outcomes (PRO)-CTCAE chemotoxicities using tablet technology in daycare (DC) waiting rooms.
Notice bibliographique
Résumé
165 Background: In a busy chemo DC, any efficient means of tracking important chemotoxicities can improve quality of care. The study goal was to evaluate whether tablet technology available in a DC waiting room is able to capture prevalent and severe toxicities associated with chemotherapy using the patient reported outcome (PRO) - common toxicity criteria for adverse events (CTCAE). Methods: This cross-sectional PRO-CTCAE study of 160 adult solid/hematologic cancer outpatients of all stages, who were undergoing chemotherapy (CT), focused on common chemotoxicities captured using touchscreen tablets in the DC waiting room of Princess Margaret Cancer Centre (Toronto, CA). Individual health scores from the EQ-5D VAS tool and the prevalence of AEs experienced by cancer patients within the past seven days were captured. Symptoms that were listed as moderate to very severe were considered significant. Results: Across a wide range of tumours and patients on intravenous CT, the median age (range) was 56 (19-88) years; 38% were males.Patients reported a median (range) health score (100 = best health possible, 0 = worst) of 70 (4-100). The severity offiveprevalent, key side-effects of CT were tabulated (Table). 59% of patients felt their fatigue interfered significantly with their daily activities, and 30% felt decreased appetite interfered significantly. 32% experienced nausea occasionally to almost constantly. Conclusions: The common symptoms of CT were captured FEASIBLY, and found to be highly prevalent in this CT-treated population. Capturing additional symptom prevalence outside of the 7-day time frame may be important from a clinical standpoint. Administration of PRO-CTCAE instrument through tablet technology may be an excellent method to help collect such data systematically and reliably. Updated data on 300 patients will be presented at the meeting. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».