Digital Supportive Care Awareness and Navigation (D-SCAN): Results of a pilot randomized trial.
Notice bibliographique
Résumé
101 Background: Cancer patients face many supportive care needs. In crowded clinics with rising care complexity, clinicians struggle to assess and manage these needs. Duke Cancer Patient Support Program (DCPSP) services aim to bridge this gap, but many patients are unaware of these services. We hypothesized that a DCPSP mobile application (app) is a feasible approach to this problem. Methods: We developed an app to enhance DCPSP awareness and facilitate weekly symptom reporting (via the Edmonton Symptom Assessment Scale, ESAS). Based upon symptoms, the app presents information cards and recommendations for specific DCPSP services. We enrolled 50 patients with advanced cancer (2 arms; 25 app intervention, 25 control) and 10 caregivers to a 12-week pilot trial. The primary outcome was feasibility. Secondary measures assessed knowledge/engagement of DCPSP services, usability, satisfaction, quality of life (QoL), and activation. We interviewed a subset of participants about the experience. Results: Forty-five patients completed the study, exceeding our pre-determined feasibility threshold. Most patients were age 50-64; the most common cancers were breast (42%) and lung (18%). Knowledge/use of DCPSP services increased in both arms, with a larger trend in the intervention arm (2.5 vs 4.0 composite score increase). App patients (n=25) completed a median of 7 ESAS surveys for an overall response rate of 57%. The most commonly-reported moderate/severe symptoms were fatigue (40%), drowsiness (22%), and pain (20%), with 54% of surveys from 23 of 25 patients reporting at least one moderate/severe symptom. These patients averaged 20 app interactions versus 9 interactions for those without a moderate/severe symptom. Satisfaction scores were high, and qualitative feedback was positive. We found no differences in QoL or patient activation across study arms. Caregivers had significant improvement in awareness/use of services (median increase 4.5, p=0.01). Conclusions: The D-SCAN app is a feasible approach to augmenting supportive care awareness and navigation, with high satisfaction and usability scores. The trend towards enhanced awareness and engagement of DCPSP services in app utilizers warrants further testing. Clinical trial information: NCT03628794.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».