Usability, Acceptability, and Usefulness of an mHealth App for Diagnosing and Monitoring Patients With Breakthrough Cancer Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breakthrough pain is a major problem and a source of distress in patients with cancer. We hypothesized that health care professionals may benefit from a real-time mobile app to assist in the diagnosis and monitoring of breakthrough cancer pain (BTcP). OBJECTIVE: This study aimed to test the usability, acceptability, and usefulness in real-world practice of the mobile App INES·DIO developed for the management of patients with BTcP. METHODS: This study consisted of a survey of a multidisciplinary sample of 175 physicians who evaluated the mobile app after testing it with 4 patients with BTcP each (for a total of 700 patients). The digital profile of the physicians, use of the different resources contained in the app, usefulness of the resources, acceptability, usability, potential improvements, intention to use, and additional resources to add were recorded. RESULTS: Of the 175 physicians, 96% (168/175) were working in public hospitals. They had an average of 12 (SD 7) years of experience in BTcP and almost all (174/175, 99.43%) had an active digital profile. The Eastern Cooperative Oncology Group and Karnofsky performance scales, the Visual Analogue Scale, and the Davies algorithm to diagnose BTcP were the most frequently used tools with patients and were assessed as very useful by more than 80% (140/175) of physicians. The majority (157/175, 90%) answered that App INES·DIO was well designed and 94% (165/175) would probably or very probably recommend it to other colleagues. More than two-thirds indicated that the report provided by the app was worth being included in patients' clinical records. The most valued resource in the app was the recording of the number, duration, and intensity of pain flares each day and baseline pain control to enhance diagnosis of BTcP. Additional patient-oriented cancer pain educational content was suggested for inclusion in future versions of App INES·DIO. CONCLUSIONS: Our study showed that App INES·DIO is easy to use and useful for physicians to help diagnose and monitor breakthrough pain in patients with cancer. Participants suggested the implementation of additional educational content about breakthrough pain. They agreed on the importance of adding new clinical guidelines/protocols for the management of BTcP, improving their communication skills with patients, and introducing an evidence-based video platform that gathers new educational material on BTcP.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».