Development of an eHealth System to Capture and Analyze Patient Sensor and Self-Report Data: Mixed-Methods Assessment of Potential Applications to Improve Cancer Care Delivery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Capturing and Analyzing Sensor and Self-Report Data for Clinicians and Researchers (COMPASS) is an electronic health (eHealth) platform designed to improve cancer care delivery through passive monitoring of patients' health status and delivering customizable reports to clinicians. Based on data from sensors and context-driven administration of patient-reported outcome (PRO) measures, key indices of patients' functional status can be collected between regular clinic visits, supporting clinicians in the delivery of patient care. OBJECTIVE: The first phase of this project aimed to systematically collect input from oncology providers and patients on potential clinical applications for COMPASS to refine the system. METHODS: Ten clinicians representing various oncology specialties and disciplines completed semi-structured interviews designed to solicit clinician input on how COMPASS can best support clinical care delivery. Three cancer patients tested a prototype of COMPASS for 7 days and provided feedback. Interview data were tabulated using thematic content analysis to identify the most clinically relevant objective and PRO domains. RESULTS: Thematic content analysis revealed that clinicians were most interested in monitoring vital statistics, symptoms, and functional status, including the physical activity level (n=9), weight (n=5), fatigue (n=9), sleep quality (n=8), and anxiety (n=7). Patients (2 in active treatment and 1 in remission) reported that they would use such a device, were enthusiastic about their clinicians monitoring their health status, especially the tracking of symptoms, and felt knowing their clinicians were monitoring and reviewing their health status provided valuable reassurance. Patients would, however, like to provide some context to their data. CONCLUSIONS: Clinicians and patients both articulated potential benefits of the COMPASS system in improving cancer care. From a clinician standpoint, data need to be easily interpretable and actionable. The fact that patients and clinicians both see potential value in eHealth systems suggests wider adoption and utilization could prove to be a useful tool for improving care delivery.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».