MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906690701 · doi:10.2196/jmir.9958

User-Centered Design of a Web-Based Tool to Support Management of Chemotherapy-Related Toxicities in Cancer Patients

2018· article· en· W2906690701 sur OpenAlexaffabout
Rebecca M. Prince, Anthony Soung Yee, Laura Parente, Katherine Enright, Eva Grunfeld, Melanie Powis, Amna Husain, Sonal Gandhi, Monika K. Krzyzanowska

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreOntario Institute for Cancer ResearchTrillium Health CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityMedicineWorkflowFocus groupNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer patients receiving chemotherapy have high symptom needs that can negatively impact quality of life and result in high rates of unplanned acute care visits. Remote monitoring tools may improve symptom management in this patient population. OBJECTIVE: This study aimed to design a prototype tool to facilitate remote management of chemotherapy-related toxicities. METHODS: User needs were assessed using a participatory, user-centered design methodology that included field observation, interviews, and focus groups, and then analyzed using affinity diagramming. Participants included oncology patients, caregivers, and health care providers (HCPs) including medical oncologists, oncology nurses, primary care physicians, and pharmacists in Ontario, Canada. Overarching themes informed development of a Web-based prototype, which was further refined over 2 rounds of usability testing with end users. RESULTS: Overarching themes were derived from needs assessments, which included 14 patients, 1 caregiver, and 12 HCPs. Themes common to both patients and HCPs included gaps and barriers in current systems, need for decision aids, improved communication and options in care delivery, secure access to credible and timely information, and integration into existing systems. In addition, patients identified missed opportunities, care not meeting their needs, feeling overwhelmed and anxious, and wanting to be more empowered. HCPs identified accountability for patient management as an issue. These themes informed development of a Web-based prototype (bridges), which included toxicity tracking, self-management advice, and HCP communication functionalities. Usability testing with 11 patients and 11 HCPs was generally positive; however, identified challenges included tool integration into existing workflows, need for standardized toxicity self-management advice, issues of privacy and consent, and patient-tailored information. CONCLUSIONS: Web-based tools integrating just-in-time self-management advice and HCP support into routine care may address gaps in systems for managing chemotherapy-related toxicities. Attention to the integration of new electronic tools into self-care by patients and practice was a strong theme for both patients and HCP participants and is a key issue that needs to be addressed for wide-scale adoption.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetMedication Adherence and ComplianceTravaux en français237 207