MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2788215779 · doi:10.2196/mhealth.9486

Mobile App Delivery of the EORTC QLQ-C30 Questionnaire to Assess Health-Related Quality of Life in Oncological Patients: Usability Study

2018· article· en· W2788215779 sur OpenAlexvenueno aff
Kerstin A. Kessel, Marco M. E. Vogel, Anna Alles, Sophie Dobiasch, H Fischer, Stephanie E. Combs

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilitymHealthQuality of life (healthcare)MedicineMobile appsMedical educationWorld Wide WebComputer scienceNursingPsychological interventionHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile apps are evolving in the medical field. However, ongoing discussions have questioned whether such apps are really valuable and whether patients will accept their use in day-to-day clinical life. Therefore, we initiated a usability study in our department. OBJECTIVE: We present our results of the first app prototype and patient testing of health-related quality of life (HRQoL) assessment in oncological patients. METHODS: We developed an app prototype for the iOS operating system within eight months in three phases: conception, initial development, and pilot testing. For the HRQoL assessment, we chose to implement only the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Quality of Life Questionnaire-Core 30 (QLQ-C30; German version 3). Usability testing was conducted for three months. Participation was voluntary and pseudonymized. After completion of the QLQ-C30 questionnaire using iPads provided by our department, we performed a short survey with 10 questions. This survey inquired about patients' opinions regarding general aspects, including technical advances in medicine, mobile and app assistance during cancer treatment, and the app-specific functions (eg, interface and navigation). RESULTS: After logging into the app, the user can choose between starting a questionnaire, reviewing answers (administrators only), and logging out. The questionnaire is displayed with the same information, questions, and answers as on the original QLQ-C30 sheet. No alterations in wording were made. Usability was tested with 81 patients; median age was 55 years. The median time for completing the HRQoL questionnaire on the iPad was 4.0 minutes. Of all participants, 84% (68/81) owned a mobile device. Similarly, 84% (68/81) of participants would prefer a mobile version of the HRQoL questionnaire instead of a paper-based version. Using the app in daily life during and after cancer treatment would be supported by 83% (67/81) of participants. In the prototype version of the app, data were stored on the device; in the future, 79% (64/81) of the patients would agree to transfer data via the Internet. CONCLUSIONS: Our usability test showed good results regarding attractiveness, operability, and understandability. Moreover, our results demonstrate a high overall acceptance of mobile apps and telemedicine in oncology. The HRQoL assessment via the app was accepted thoroughly by patients, and individuals are keen to use it in clinical routines, while data privacy and security must be ensured.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207