Electronic Patient-Reported Outcome Measures in Radiation Oncology: Initial Experience After Workflow Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) technologies are increasingly used in various medical fields. However, the potential of mHealth to improve patient care in radiotherapy by acquiring electronic patient reported outcome measures (ePROMs) during treatment has been poorly studied so far. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and implement a novel Web app (PROMetheus) for patients undergoing radiotherapy. Herein, we have reported our experience with a focus on feasibility, patient acceptance, and a correlation of ePROMs with the clinical course of the patients. METHODS: In the period between January and June 2018, 21 patients used PROMetheus to score side effects, symptoms, and quality of life-related parameters during and after their treatment. Items of the Patient Reported Outcome version of the Common Terminology Criteria for Adverse Events (PRO-CTCAE) were chosen based on the primary site of disease, 27 items for head and neck tumors, 21 items for thoracic tumors, and 24 items for pelvic tumors. RESULTS: In total, 17 out of the 21 patients (81%) regularly submitted ePROMs and more than 2500 data points were acquired. An average of 5.2, 3.5, and 3.3 min was required to complete the head and neck, thorax, and pelvis questionnaires, respectively. ePROMS were able to detect the occurrence of both expected and unexpected side effects during the treatment. In addition, a gradual increase in the severity of side effects over the course the treatment and their remission afterward could be observed with ePROMs. In total, 9 out of the 17 patients (53%), mostly those with head and neck and thoracic cancers, reported PRO-CTCAE grade III or IV fatigue with severe impairments of activities of daily life. CONCLUSIONS: This study shows the successful implementation of an ePROM system and a high patient acceptance. ePROMs have a great potential to improve patient care in radiotherapy by providing a comprehensive documentation of symptoms and side effects, especially of ones that are otherwise underreported.
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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 | 0,029 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».