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Enregistrement W3096456848 · doi:10.1158/1557-3265.covid-19-po-005

Abstract PO-005: Barriers to implementation of virtual collection of patient-reported data in the COVID-19 era

2020· article· en· W3096456848 sur OpenAlexaffabout
Karineh Kazazian, Wendy Johnston, Jessica Bogach, Carol J. Swallow

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnxietyAmbulatoryDepression (economics)CohortDistressFamily medicineHospital Anxiety and Depression ScaleCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: A marked shift in ambulatory patient assessment was instituted by cancer centers in response to the COVID-19 crisis. At our center, non-urgent appointments were deferred, and essential assessments were conducted virtually whenever possible. Prior to COVID-19, all patients attending ambulatory clinic completed an Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) form via touch pad, with assistance as needed by clinic volunteers. Our purpose here was to explore how virtual conduct of clinics impacted the collection of patient-reported outcomes and to address the unmet need for recognition and management of severe symptoms, particularly depression/anxiety. Methods: We performed a mixed methods cross-sectional study to test the feasibility of remote completion of the ESAS form by patients scheduled for appointments at a weekly surgical oncology clinic at a major Canadian cancer center. Over the course of the first 5 weeks of the study, patients were phoned after their appointment to request permission to email the ESAS form and asked to return the completed form electronically. Over the next 2 weeks, patients who attended in-person appointments were asked to complete a hard-copy ESAS form in clinic. Clinically significant distress was defined a priori as score >2 for depression and >3 for anxiety. We compared compliance with the two methods (virtual vs. hard-copy) of patient-reported data collection. Results: For the entire study cohort, median age was 64 (35-89) and 48% were female. For the virtual method of ESAS completion, 45 patients had telephone contact attempted: 30 agreed to study participation, 1 declined, and 14 could not be reached despite repeated attempts. For the hard-copy method, all 22 patients approached consented to participation. For the virtual method, 15 patients successfully completed and returned the ESAS form electronically, yielding an overall compliance rate of 33%. For the hard-copy method, the compliance rate was 95% (1 patient deferred after consenting, then did not return the form). There were no differences in patient age, gender, or tumor type between the two methods. For the patients who agreed to the virtual method but did not return a completed electronic form, the following barriers were identified: unable to open/complete PDF; technology phobia; lack of motivation; patient provided invalid email address. Of the completed forms, 28% revealed a depression score >2 and 31% an anxiety score >3; 22% reported both severe depression and anxiety. There was no difference in the degree of distress reported virtually or via hard copy. Conclusions: We have identified significant barriers to the virtual completion of ESAS forms, with a lack of predictive variables. The severe degree of psychological distress reported by over 25% of respondents during the COVID era demonstrates the need for ongoing regular collection and review of these data. Innovative solutions are urgently required to overcome barriers to virtual collection of patient-reported outcomes. Citation Format: Karineh Kazazian, Wendy Johnston, Jessica Bogach, Carol J. Swallow. Barriers to implementation of virtual collection of patient-reported data in the COVID-19 era [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Meeting: COVID-19 and Cancer; 2020 Jul 20-22. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(18_Suppl):Abstract nr PO-005.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,587
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,072 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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