An Interactive Web Portal for Tracking Oncology Patient Physical Activity and Symptoms: Prospective Cohort Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity levels typically decline during cancer treatment and often do not return to prediagnosis or minimum recommended levels. Interventions to promote physical activity are needed. Support through the use of digital health tools may be helpful in this situation. OBJECTIVE: The goal of the research was to evaluate the feasibility, usability, and acceptability of an interactive Web portal developed to support patients with cancer to increase daily physical activity levels. METHODS: A Web portal for supportive cancer care which was developed to act as a patient-clinician information and coaching tool focused on integrating wearable device data and remote symptom reporting. Patients currently receiving or who had completed intensive anticancer therapy were recruited to 3 cohorts. All cohorts were given access to the Web portal and an activity monitor over a 10-week period. Cohort 2 received additional summative messaging, and cohort 3 received personalized coaching messaging. Qualitative semistructured interviews were completed following the intervention. The primary outcome was feasibility of the use of the portal assessed as both the number of log-ins to the portal to record symptoms and the completion of post-program questionnaires. RESULTS: Of the 49 people were recruited, 40 completed the intervention. Engagement increased with more health professional contact and was highest in cohort 3. The intervention was found to be acceptable by participants. CONCLUSIONS: The portal was feasible for use by people with a history of cancer. Further research is needed to determine optimal coaching methods.
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 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 | 0,000 | 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 découle