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Enregistrement W2908366030 · doi:10.2196/10187

Usability, Acceptability, and Usefulness of an mHealth App for Diagnosing and Monitoring Patients With Breakthrough Cancer Pain

2018· article· en· W2908366030 sur OpenAlex
Jaime Boceta, Daniel Samper, Alejandro de la Torre, Rainel Sánchez-de la Rosa, Gloria González

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésmHealthUsabilityCancer painDistressMedicineMobile appsCancerHealth professionalsHealth careBreakthrough PainPsychiatryClinical psychologyComputer scienceInternal medicineWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,324 · 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