Mobile Health Management Platform–Based Pulmonary Rehabilitation for Patients With Non–Small Cell Lung Cancer: Prospective Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer patients experience various symptoms during treatment. Although pulmonary rehabilitation is an effective way to improve these symptoms, a medical environment of limited availability makes it difficult to provide seamless and adequate rehabilitation for lung cancer patients. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the effects of a personalized pulmonary rehabilitation program using real-time mobile patient health data for patients with non-small cell lung cancer. METHODS: We conducted a prospective clinical trial in 64 patients with non-small cell lung cancer aged between 20 and 80 years at a large tertiary hospital in Seoul, South Korea. A 12-week personalized pulmonary rehabilitation program, called efil breath, was administered to determine the effectiveness of the newly developed rehabilitation app. Participants were randomly allocated to the fixed exercise or fixed-interactive exercise group (which received the personalized program). We measured changes in 6-minute walk distance (6MWD) and dyspnea (modified Medical Research Council [mMRC] score) at 6 weeks; and quality of life and service satisfaction at 12 weeks. We used the paired t test to analyze the variables. RESULTS: Patients used the newly developed mobile health pulmonary rehabilitation app and a real-time patient monitoring website. In all participants, significant changes were observed in 6MWD at 12 weeks from a mean of 433.43m (SD 65.60) to 471.25m (SD 75.69; P=.001), and mMRC from a mean score of 0.94 (0.66) to 0.61 (SD 0.82; P=.02). The intervention significantly improved their quality of life (EuroQol-visual analog scale [EQ-VAS]) compared with baseline (mean score 76.05, SD 12.37 vs 82.09, SD 13.67, respectively; P=.002). CONCLUSIONS: A personalized mobile health-based pulmonary rehabilitation app for recording and monitoring real-time health data of patients with non-small cell lung cancer can supplement traditional health care center-based rehabilitation programs. This technology can encourage improvement of physical activity, dyspnea, and quality of life.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».