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Enregistrement W2759280883 · doi:10.2196/cancer.7312

The Impact of Participation in Online Cancer Communities on Patient Reported Outcomes: Systematic Review

2017· article· en· W2759280883 sur OpenAlexvenueno aff
Mies van Eenbergen, Lonneke V. van de Poll‐Franse, Peter Heine, Floortje Mols

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, the question of how patients' participating in online communities affects various patient reported outcomes (PROs) has been investigated in several ways. OBJECTIVES: This study aimed to systematically review all relevant literature identified using key search terms, with regard to, first, changes in PROs for cancer patients who participate in online communities and, second, the characteristics of patients who report such effects. METHODS: A computerized search of the literature via PubMed (MEDLINE), PsycINFO (5 and 4 stars), Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ScienceDirect was performed. Last search was conducted in June 2017. Studies with the following terms were included: (cancer patient) and (support group or health communities) and (online or Internet). A total of 21 studies were included and independently assessed by 2 investigators using an 11-item quality checklist. RESULTS: The methodological quality of the selected studies varied: 12 were of high quality, eight were of adequate quality, and only one was of low quality. Most of the respondents were women (about 80%), most with breast cancer; their mean age was 50 years. The patients who were active in online support groups were mostly younger and more highly educated than the nonusers. The investigated PROs included general well-being (ie, mood and health), anxiety, depression, quality of life, posttraumatic growth, and cancer-related concerns. Only marginal effects-that is, PRO improvements-were found; in most cases they were insignificant, and in some cases they were contradictory. CONCLUSIONS: The main shortcoming of this kind of study is the lack of methodological instruments for reliable measurements. Furthermore, some patients who participate in online communities or interact with peers via Internet do not expect to measure changes in their PROs. If cancer survivors want to meet other survivors and share information or get support, online communities can be a trustworthy and reliable platform to facilitate opportunities or possibilities to make this happen.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations65
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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