Development of A Patient-Centered Symptom Management Mobile Application
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».