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Enregistrement W3127348140 · doi:10.2196/22647

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

2021· article· en· W3127348140 sur OpenAlexvenueno aff
Fan Liu, Peng Guo, Xiangqian Su, Ming Cui, Jianlong Jiang, Suo Wang, Zhouman Yu, Runhe Zhou, Yingjiang Ye

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStoma care and complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaTelephone interviewInstant messagingDefecationMedicinePsychologySurgeryWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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