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Enregistrement W2765263343 · doi:10.2196/cancer.7599

Adherence to Report and Patient Perception of an Interactive App for Managing Symptoms During Radiotherapy for Prostate Cancer: Descriptive Study of Logged and Interview Data

2017· article· en· W2765263343 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådetKarolinska Institutet
Mots-clésProstate cancerMedicineDiseaseDistressHealth carePerceptionCancerFamily medicinePsychologyClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients undergoing radiotherapy for prostate cancer experience symptoms related to both the cancer itself and its treatment, and it is evident that patients with prostate cancer have unmet supportive care needs related to their disease. Over the past decade, there has been an increase in the amount of research within the field of mobile health and the use of apps as tools for managing illness. The main challenge is to develop a mobile technology to its full potential of being interactive in real time. The interactive app Interaktor, which aims to identify and manage symptoms in real time includes (1) a function for patients' assessment of the occurrence, frequency, and distress of symptoms; (2) a connection to a monitoring Web interface; (3) a risk assessment model that sends alerts via text message to health care providers; (4) continuous access to evidence-based self-care advice and links to relevant websites for more information; and (5) graphs for the patients and health care providers to view the history of symptom reporting. OBJECTIVE: The aim of the study was to investigate user behavior, adherence to reporting, and the patients' experiences of using Interaktor during radiotherapy for localized advanced prostate cancer. METHODS: The patients were instructed to report daily during the time of treatment and then for an additional 3 weeks. Logged data from patients' use of the app were analyzed with descriptive statistics. Interview data about experiences of using the app were analyzed with content analysis. RESULTS: A total of 66 patients participated in the study. Logged data showed that adherence to daily reporting of symptoms was high (87%). The patients used all the symptoms included in the app. Of the reports, 15.6% generated alerts to the health care providers. Overall, the patients found that it was easy and not particularly time-consuming to send a daily report, and many described it as becoming a routine. Reporting symptoms facilitated reflection on their symptoms and gave them a sense of security. Few technological problems were reported. CONCLUSIONS: The use of Interaktor increased patients' sense of security and their reflections on their own well-being and thereby served as a supportive tool for the self-management of symptoms during treatment of prostate cancer. Some further development of the app's content might be beneficial for future use.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,335 · 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