Evaluating the Effects of a Mobile Health App on Reducing Patient Care Needs and Improving Quality of Life After Oral Cancer Surgery: Quasiexperimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intervention with a mobile Health (mHealth) app can improve the efficacy of early detection of oral cancer and the outcomes for patients taking oral anticancer medications. The quality of life of oral cancer patients is significantly reduced within three months after surgery; also, their needs for nursing care and health information increase, mainly due to side effects and associated psychological problems. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate changes in the care needs and quality of life of patients with oral cancer after receiving the intervention of a newly developed mHealth app. METHODS: After surgery, oral cancer patients were divided into an experimental group (n=50) who received the mHealth app intervention and a control group (n=50) who received routine health care and instruction. After 3 months of intervention, survey questionnaires were used to assess the patients' quality of life, nursing care needs, and acceptance of the mHealth app. RESULTS: The physiological care needs were significantly decreased in the experimental group compared with the control group (P<.05). Although the differences were not statistically significant, the psychological needs, communication needs, and care support needs all improved after the mHealth app intervention. The overall improvement in quality of life was higher in the experimental group than in the control group (-7.24 vs -4.36). In terms of intention to use, perceived usefulness, and perceived ease of use, the acceptability scores of the mHealth app were significantly increased after 3 months of intervention (P<.05). CONCLUSIONS: Compared with routine health care and instruction, for patients after surgery, the education/information intervention using the mHealth app significantly reduced their nursing care needs, improved their quality of life, and increased their acceptance of using an mHealth app on a mobile device. These findings can provide a theoretical basis for future health care app design and improvement. This study suggests that an mHealth app should be incorporated into the routine care of oral cancer patients to provide medical information quickly and improve their self-management abilities, thereby reducing the patients' need for physiological care and improving their quality of life. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04049968; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04049968.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».