A Mobile Technology for Collecting Patient-Reported Physical Activity and Distress Outcomes: Cross-Sectional Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic patient-reported outcome (PROs) provides a fast and reliable assessment of a patient's health-related quality of life. Nevertheless, using PRO in the traditional paper format is not practical for clinical practice due to the limitations associated with data analysis and management. A questionnaire app was developed to address the need for a practical way to group and use distress and physical activity assessment tools. OBJECTIVE: The purpose of this study was to assess the level of agreement between electronic (mobile) and paper-and-pencil questionnaire responses. METHODS: We validated the app version of the distress thermometer (DT), International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). A total of 102 participants answered the paper and app versions of the DT and IPAQ, and 96 people completed the PHQ-9. The study outcomes were the correlation of the data between the paper-and-pencil and app versions. RESULTS: A total of 106 consecutive breast cancer patients were enrolled and analyzed for validation of paper and electronic (app) versions. The Spearman correlation values of paper and app surveys for patients who responded to the DT questionnaire within 7 days, within 3 days, and on the same day were .415 (P<.001), .437 (P<.001), and .603 (P<.001), respectively. Similarly, the paper and app survey correlation values of the IPAQ total physical activity metabolic equivalent of task (MET; Q2-6) were .291 (P=.003), .324 (P=.005), and .427 (P=.01), respectively. The correlation of the sum of the Patient Health Questionnaire-9 (Q1-9) according to the time interval between the paper-based questionnaire and the app-based questionnaire was .469 for 14 days (P<.001), .574 for 7 days (P<.001), .593 for 3 days (P<.001), and .512 for the same day (P=.03). These were all statistically significant. Similarly, the correlation of the PHQ (Q10) value according to the time interval between the paper-based questionnaire and the app-based questionnaire was .283 for 14 days (P=.005), .409 for 7 days (P=.001), .415 for 3 days (P=.009), and .736 for the same day (P=.001). These were all statistically significant. In the overall trend, the shorter the interval between the paper-and-pencil questionnaire and the app-based questionnaire, the higher the correlation value. CONCLUSIONS: The app version of the distress and physical activity questionnaires has shown validity and a high level of association with the paper-based DT, IPAQ (Q2-6), and PHQ-9. The app-based questionnaires were not inferior to their respective paper versions and confirm the feasibility for their use in clinical practice. The high correlation between paper and mobile app data allows the use of new mobile apps to benefit the overall health care system. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03072966; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03072966.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».