Going beyond (electronic) patient-reported outcomes: harnessing the benefits of smart technology and ecological momentary assessment in cancer survivorship research
Notice bibliographique
Résumé
Rapid developments in digital mobile and sensor technology have facilitated the active and passive collection of detailed, personalized data in increasingly affordable ways [ 1 ]. Researchers may be familiar with the daily diary, portable computers, or the pedometer for the collection of patient-reported outcomes (PRO) [ 2 ] in cancer survivorship research [ 3 ]. Such methods, termed ecological momentary assessment (EMA), have evolved with technological advances, e.g., collecting data or providing interventions (ecological momentary intervention, EMI) via apps or devices such as smartphones [ 4 ]. These smart technology–adapted sEMA/sEMI methods are more widely used in affective disorders or addictive behavior research [ 5 , 6 ] but are currently still under-utilized in cancer survivorship research. A recent scoping review on the use of active EMA among cancer survivors identified twelve articles published between 1993 and 2018 [ 7 ]. Most of the included studies in that review used portable computers. This commentary will discuss the utility of sEMA/sEMI in cancer survivorship research and call for action to advance this area of science.
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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 | 0,054 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».