The Preferences of Patients With Cancer Regarding Apps to Help Meet Their Illness-Related Information Needs: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The shift from inpatient to outpatient and community cancer care means that more patients with cancer need to manage their condition at home, without the direct supervision of their clinician. Subsequently, research has reported that many patients with cancer have unmet information needs during their illness. Mobile devices, such as mobile phones and tablet computers, provide an opportunity to deliver information to patients remotely. Before designing an app intervention to help patients with cancer to meet their information needs, in-depth qualitative research is required to gain an understanding of the views of the target users. OBJECTIVE: We aimed to develop an app intervention to help patients meet their illness-related information needs in noninpatient settings. This study explored the information needs of patients with cancer and their preferences for an app and desired app features. Specifically, the perceived acceptability of an app, desired app features, and the potential benefits and disadvantages of, and barriers to, an app were explored. METHODS: Qualitative, one-on-one semistructured interviews were conducted with patients with urological, colorectal, breast, or gynecological cancers (N=23) across two hospitals in South Wales. Interviews were audio-taped, transcribed, and analyzed using a thematic analysis. RESULTS: Findings indicated that barriers to information exchange and understanding in consultations, and identification of reliable information sources between consultations, appeared to contribute to patients' unmet information needs. Consequently, app feature suggestions included a question prompt list, a glossary of cancer terms, a resources feature, and a contacts feature. Anticipated benefits of this type of app included a more informed patient, improved quality of life, decreased anxiety, and increased confidence to participate in their care. The anticipated barriers to app use are likely to be temporary or can be minimized with regard to these findings during app development and implementation. CONCLUSIONS: This study highlights the desire of patients with cancer for an app intervention to help them meet their information needs during and between consultations with their clinicians. This study also highlights the anticipated acceptability and benefits of this type of intervention; however, further research is warranted.
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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».