MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2613827138 · doi:10.2196/resprot.6979

PatientVOICE: Development of a Preparatory, Pre-Chemotherapy Online Communication Tool for Older Patients With Cancer

2017· article· en· W2613827138 sur OpenAlexvenueno aff
Sandra van Dulmen, Jeanine A. Driesenaar, Julia C.M. van Weert, Mara van Osch, Janneke Noordman

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKWF Kankerbestrijding
Mots-clésMedicineDiseaseGerontologyInformation needsCancerOlder peopleFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Good communication around cancer treatment is essential in helping patients cope with their disease and related care, especially when this information is tailored to one's needs. Despite its importance, communication is often complex, in particular in older patients (aged 65 years or older). In addition to the age-related deterioration in information and memory processing older patients experience, communication is also complicated by their required yet often unmet role of being an active, participatory patient. Older patients rarely express their informational needs and their contributions to consultations are often limited. Therefore, older patients with cancer need to be prepared to participate more actively in their care and treatment. OBJECTIVE: The objective of this paper was to report the development of PatientVOICE, an online, preparatory tool with audio facility aimed to enhance the participation of older patients during educational nursing encounters preceding chemotherapy and to improve their information recall. METHODS: PatientVOICE was developed by applying the following 6 steps of the intervention mapping framework that involved both patients and nurses: (1) needs assessment, (2) specifying determinants and change objectives, (3) reviewing and selecting theoretical methods and practical strategies, (4) developing intervention components, (5) designing adoption and implementation, and (6) making an evaluation plan. RESULTS: A careful execution of these consecutive steps resulted in the ready-to-use preparatory website. PatientVOICE provides pre-visit information about chemotherapy (ie, medical information, side effects, and recommendations of dealing with side effects), information about the educational nursing visit preceding chemotherapy (ie, aim, structure, and recommendations for preparation), techniques to improve patients' communication skills using a question prompt sheet (QPS) and video-modeling examples showing "best practices", and the opportunity to upload and listen back to an audio recording of a patient's own nursing visit. CONCLUSIONS: The development process resulted in PatientVOICE, a multi-component online intervention targeted to older patients with cancer. PatientVOICE contains information about the treatment as well as information about the role of the patient during treatment. Using different methods (QPS and audio facility), we hope to support these patients during their treatment. In the future, the utility and usability of this complex intervention will be evaluated in a group of older patients who receive or have received chemotherapy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,395 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207