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Enregistrement W2965995655 · doi:10.20381/ruor-23546

Development of A Patient-Centered Symptom Management Mobile Application

2019· dissertation· en· W2965995655 sur OpenAlexaboutno aff
Reza Eynakchi

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of Patient Reported Outcomes (PROs), has made an essential impact on patient-centered symptom management. PROs enable us to measure the patient‘s feels about their symptoms during treatment. ePROs (electronic PROs) are interfaces that allow a patient or health care provider to manage symptoms using an application such as mobile computing applications. The growth of mobile technologies in the healthcare sector has enabled us to take advantage of features like data manipulation, portability and standardization enable a better patient-driven symptom management. The Pan-Canadian Oncology Symptom Triage and Remote Support (COSTaRS) is a paper-based symptom management guideline designated for nurses. The objective of COSTaRS is to help and improve the decision-making process and create a consistent symptom management reporting system. Although this tool introduces numerous advantages in cancer symptom management, it also induces a number of issues for patients due to being overwhelming. Moreover, a noticeable portion of drawbacks originates from the paper-based nature of COSTaRS. In addition, cancer care symptom management mobile applications do not offer proper evidence-based centered symptom management system to the users. The purpose of this study is to design and developed the mobile version of COSTaRS for patients and caregivers. We identify problems with the current paper-based structure and related academic and non-academic works and then, we design and evaluate a mobile version of COSTaRS that takes advantage of advances in mobile technology. We leverage COSTaRS knowledge to create a mobile application for symptom management. We create an evidence-based platform for cancer treatment-related symptom management. A usability testing has been conducted for evaluation of the COSTaRS mobile application. The results of this study verify the usability of COSTaRS mobile application.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,371 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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