Cancer Patients’ Perceived Value of a Smartphone App to Enhance the Safety of Home-Based Chemotherapy: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral anticancer therapies can be self-administered by patients outside the hospital setting, which poses challenges of adherence to a drug plan and monitoring of side effects. Modern information technology may be developed and implemented to address these pertinent issues. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore how a smartphone app developed through a stepwise, iterative process can help patients using oral chemotherapy to take their drug, and to report adherence and side effects in a reliable and verifiable manner. METHODS: Fourteen patients starting capecitabine treatment were included in this study and used the smartphone app in addition to regular follow up of capecitabine treatment. Nine of these patients fulfilled the treatment plan and were interviewed based on a semistructured interview guide and the System Usability Scale (SUS). In addition, two focus groups were completed with 7 oncologists and 7 oncology nurses, respectively. Interview data were analyzed in accordance with the principles of systematic text condensation. Features of the app were also assessed. RESULTS: The smartphone app provided the patients with a feeling of reassurance regarding correct adherence of their oral chemotherapy treatment. They used the app as a memory tool about their treatment and possible serious side effects, as well as for treatment education. Patients expressed concerns about using the app to report side effects that were not considered to be obviously serious, fearing overreporting. The health personnel expressed an overall positive attitude to integrate this new tool in their everyday work. CONCLUSIONS: Patients on oral chemotherapy treatment at home felt safe and found the app to be helpful. The app promoted learning about their treatment and made the patients more independent of the cancer clinic, reducing the need for the clinic's limited resources for follow up of patients on oral anticancer medications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».