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Enregistrement W3004347293 · doi:10.2196/17084

Quality of Life of Women After a First Diagnosis of Breast Cancer Using a Self-Management Support mHealth App in Taiwan: Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3004347293 sur OpenAlexvenueno aff
I‐Ching Hou, Hsin‐Yi Lin, Shan-Hsiang Shen, King‐Jen Chang, Hao‐Chih Tai, Ay-Jen Tsai, Patricia C. Dykes

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialBreast cancerSelf-managementQuality of life (healthcare)MedicineCancerPsychological interventionComputer scienceNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are over 2 million newly diagnosed patients with breast cancer worldwide with more than 10,000 cases in Taiwan each year. During 2017-2018, the National Yang-Ming University, the Taiwan University of Science and Technology, and the Taiwan Breast Cancer Prevention Foundation collaborated to develop a breast cancer self-management support (BCSMS) mHealth app for Taiwanese women with breast cancer. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the quality of life (QoL) of women with breast cancer in Taiwan after using the BCSMS app. METHODS: After receiving a first diagnosis of breast cancer, women with stage 0 to III breast cancer, who were recruited from social networking sites or referred by their oncologists or oncology case managers, were randomized 1:1 into intervention and control groups. Intervention group subjects used the BCSMS app and the control group subjects received usual care. Two questionnaires-the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Quality-of-Life Questionnaire Core 30 (QLQ-C30) and the EORTC Breast Cancer-Specific Quality-of-Life Questionnaire (QLQ-BR23)-were distributed to subjects in both arms. Paper-based questionnaires were used at baseline; paper-based or Web-based questionnaires were used at 1.5-month and 3-month follow-up evaluations. All evaluations were self-assessed and anonymous, and participants were blinded to their allocation groups. Descriptive analysis, the Pearson chi-square test, analysis of variance, and the generalized estimating equation were used to analyze the data. Missing values, with and without multi-imputation techniques, were used for sensitivity analysis. RESULTS: A total of 112 women were enrolled and randomly allocated to either the experimental group (n=53) or control group (n=59). The follow-up completion rate was 89.3% (100/112). The demographic data showed homogeneity between the two groups in age (range 50-64 years), breast cancer stage (stage II), marital status (married), working status (employed), and treatment status (receiving treatments). The mean total QoL summary scores from the QLQ-C30 (83.45 vs 82.23, P=.03) and the QLQ-BR23 (65.53 vs 63.13, P=.04) were significantly higher among the experimental group versus the control group, respectively, at 3 months. CONCLUSIONS: This research provides support for using a mobile health care app to promote the QoL among women in Taiwan after a first diagnosis of breast cancer. The BCSMS app could be used to support disease self-management, and further evaluation of whether QoL is sustained is warranted. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT004174248; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04174248.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations93
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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