A Mobile Patient-Facing App for Tracking Patient-Reported Outcomes in Head and Neck Cancer Survivors: Single-Arm Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with head and neck cancer (HNC) frequently experience disease-related symptoms and treatment adverse effects that impact their overall quality of life. Cancer-specific mobile health apps for patient-related outcomes allow patients to communicate with their clinicians and proactively track their symptoms, which have been shown to improve clinical management and disease outcomes. OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the feasibility of LogPAL, a novel iPhone-based mobile health app designed to help HNC survivors track and manage their posttreatment symptoms. METHODS: Patients who completed curative treatment for HNC in the preceding 24 months were recruited from 2 clinical sites within a single institution. Upon enrollment, participants completed a brief sociodemographic survey, downloaded the app onto their iPhone devices, and were asked to complete a series of biweekly questionnaires (based on the Patient-Reported Outcomes version of the Common Terminology Criteria for Adverse Events) via the app for an 8-week study period. The primary feasibility endpoints included retention (retaining >80% of the enrolled participants for the duration of the study period), adherence (>50% of the participants completing 100% of the questionnaires over the study period), and usability (a mean system usability scale [SUS] score >68). Additional postintervention questions were collected to assess perceived usefulness, acceptance, and overall satisfaction. RESULTS: Between January and October 2019, 38 participants were enrolled in the study. Three participants dropped out, and 3 were classified as nonusers. The remaining 32 (87%) were eligible for analysis. Their mean age was 57.8 (SD 12.3) years (range 24-77 years, 81% [26/32] male). Overall, 375 of 512 (73.2%) questionnaires were completed, with 17 (53%) of the 32 participants adherent. Participant-reported usability was acceptable; the mean SUS score was 71.9 (95% CI 64.3-79.5) with high satisfaction of LogPAL usefulness and likelihood to recommend to other cancer survivors. CONCLUSIONS: This single-arm prospective pilot study showed that LogPAL is a feasible, regularly used, accepted app for HNC survivors, justifying a full-scale pilot. Based on the findings from this study, future iterations will aim to improve usability and test intervention efficacy.
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 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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».