Adoption, Acceptability, and Effectiveness of a Mobile Health App for Personalized Prostate Cancer Survivorship Care: Protocol for a Realist Case Study of the Ned App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By 2030, prostate cancer will be the most commonly diagnosed cancer in North America. To mitigate this impending challenge, comprehensive support mechanisms for disease- and treatment-specific changes in health and well-being must be proactively designed and thoughtfully implemented for streamlined survivorship care. mHealth apps have been lauded as a promising complement to current outpatient treatment and monitoring strategies, but have not yet been widely used to support prostate cancer survivorship needs. A realist evaluation is needed to examine the impact of such apps on the prostate cancer survivorship experience. OBJECTIVE: We seek to gain an understanding of how an mHealth app for prostate cancer survivorship care called Ned (No Evident Disease) is adopted and accepted by patients, caregivers, and clinicians. We also aim to determine the effect of Ned on health-related quality of life, satisfaction with cancer care, unmet needs, self-efficacy, and prostate cancer-related levels of anxiety. METHODS: The Ned case study is a 12-month mixed-methods embedded single-case study with a nested within-group pre-post comparison of health outcomes. We will give 400 patients, 200 caregivers, and 10 clinicians access to Ned. Participants will be asked to complete study assessments at baseline, 2 months, 6 months, and 12 months. We will conduct 30 semistructured qualitative interviews with patients (n=20) and their caregivers (n=10) poststudy to gain insight into their experience with the app. RESULTS: We recruited our first survivor in October 2017 and anticipate completing this study by May 2019. CONCLUSIONS: This will, to our knowledge, be the first realist case study to evaluate an app for prostate cancer survivorship care. Prostate cancer survivors are set to increase in number and longevity, heightening the need for integrated survivorship solutions to provide them with optimal and durable outcomes. The knowledge gained from this study will comprehensively inform how and why Ned works, for whom, and in what circumstances. Understanding the impact of digital health interventions such as Ned on how survivors care for themselves is critical to realizing patient-centered care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».