An Interactive Web Portal for Tracking Oncology Patient Physical Activity and Symptoms: Prospective Cohort Study
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».