A Novel Remote Follow-Up Tool Based on an Instant Messaging/Social Media App for the Management of Patients With Low Anterior Resection Syndrome: Pilot Prospective Self-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low anterior resection syndrome (LARS) is a common functional disorder that develops after patients with rectal cancer undergo anal preservation surgery. Common approaches to assess the symptoms of patients with LARS are often complex and time-consuming. Instant messaging/social media has great application potential in LARS follow-up, but has been underdeveloped. OBJECTIVE: The aim of this study was to compare data between a novel instant messaging/social media follow-up system and a telephone interview in patients with LARS and to analyze the consistency of the instant messaging/social media platform. METHODS: Patients with R0 resectable rectal cancer who accepted several defecation function visits via the instant messaging/social media platform and agreed to a telephone interview after the operation using the same questionnaire including subjective questions and LARS scores were included. Differences between the 2 methods were analyzed in pairs and the diagnostic consistency of instant messaging/social media was calculated based on telephone interview results. RESULTS: In total, 21 questionnaires from 15 patients were included. The positive rates of defecation dissatisfaction, life restriction, and medication use were 10/21 (48%), 11/21 (52%), and 8/21 (38%) for telephone interview and 10/21 (48%), 13/21 (62%), and 5/21 (24%) for instant messaging/social media, respectively. No statistically significant difference was observed between instant messaging/social media and telephone interview in terms of total LARS score (mean 22.4 [SD 11.9] vs mean 24.7 [SD 10.7], P<.21) and LARS categories (Z=-0.264, P=.79); however, instant messaging/social media showed a more negative tendency. The kappa values of 3 subjective questions were 0.618, 0.430, and 0.674, respectively. The total LARS scores were consistent between both groups (Pearson coefficient 0.760, P<.001; category correlation coefficient 0.570, P=.005). Patients with major LARS had highly consistent results, with sensitivity, specificity, kappa value, and P value of 77.8%, 91.7%, 0.704, and .001, respectively. CONCLUSIONS: Instant messaging/social media can be a major LARS screening method. However, further research on information accuracy and user acceptance is needed before implementing a mature system. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03009747; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03009747.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».