Health-Related Quality of Life Before and After Use of a Smartphone App for Adolescents and Young Adults With Cancer: Pre-Post Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescent and young adult (AYA) patients with cancer are a group with underexplored needs throughout treatment and in survivorship. This missing knowledge can influence their quality of life (QoL). Given this fact, we have developed a smartphone app based on a cocreation process and have an investigation of QoL among users planned as part of pilot testing this app. Future research is warranted to determine the effect of mobile health (mHealth) tools such as smartphone apps among the AYA cancer population. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the feasibility of a smartphone app among AYA patients with cancer in active treatment and posttreatment, in a pilot test by measuring health-related QoL before and after the use of the app. METHODS: Participants were recruited via the youth support initiative and social organization for AYAs with cancer, Kræftværket, based at Rigshospitalet, University Hospital of Copenhagen, Denmark. Participants were evenly distributed in active treatment and posttreatment groups. After written informed consent, all participants were asked to use the app Kræftværket as they deemed appropriate over a 6-week period. The participants were asked to complete the 30-item European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire before and after the 6-week period. The collected QoL data were analyzed with t tests to determine differences between groups and from baseline. RESULTS: In total, we enrolled 20 participants, 10 in active treatment and 10 posttreatment (median time after treatment was 4 months) group. Median age of the participants was 25 years. No differences in QoL were seen at baseline (P=.65). The posttreatment group experienced a significant increase in overall QoL after the 6-week period (global QoL: baseline 62.5, SD 22.3; after 6 weeks 80.8, SD 9.7; P=.04). For the group in active treatment, the QoL remained stable throughout the 6 weeks. CONCLUSIONS: This study shows the feasibility and possible effect on QoL associated with the use of an mHealth tool in AYA patients. mHealth support tools are warranted for this population.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».