Feasibility of an Interactive Patient Portal for Monitoring Physical Activity, Remote Symptom Reporting, and Patient Education in Oncology: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions, such as the use of patient portals, have been shown to offer benefits to a range of patients including those with a diagnosis of cancer. OBJECTIVE: This study aimed to explore the participant experience and perception of using an interactive Web-based portal for monitoring physical activity, remote symptom reporting, and delivering educational components. METHODS: Participants who were currently under treatment or had recently completed intensive treatment for cancer were recruited to three cohorts and invited to join a Web-based portal to enhance their physical activity. Cohort 1 received Web portal access and an activity monitor; cohort 2 had additional summative messaging; and cohort 3 had additional personalized health coaching messaging. Following the 10-week intervention, participants were invited to participate in a semistructured interview. Interview recordings were transcribed and evaluated using qualitative thematic analysis. RESULTS: A total of 17 semistructured interviews were carried out. Participants indicated that using the Web portal was feasible. Personalized messaging improved participant perceptions of the value of the intervention. There was a contrast between cohorts and levels of engagement with increasing health professional contact leading to an increase in engagement. Educational material needs to be tailored to the participants' cancer treatment status, health literacy, and background. CONCLUSIONS: Participants reported an overall positive experience using the Web portal and that personalized messaging positively impacted on their health behaviors. Future studies should focus more on design of interventions, ensuring appropriate tailoring of information and personalization of behavioral support messaging. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/9586.
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 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 | 0,020 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».