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Enregistrement W3133943144 · doi:10.2196/25011

The Smartphone App haMSter for Tracking Patient-Reported Outcomes in People With Multiple Sclerosis: Protocol for a Pilot Study

2021· article· en· W3133943144 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick Altmann, Werner Hinterberger, Fritz Leutmezer, Markus Ponleitner, Tobias Monschein, Tobias Zrzavy, Gudrun Zulehner, Barbara Kornek, Rupert Lanzenberger, Klaus Berek, Paulus Rommer, Thomas Berger, Gabriel Bsteh

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedizinische Universität WienUniversität Wien
Mots-clésmHealthMedicineProtocol (science)TelemedicineQuality of life (healthcare)Clinical trialLongitudinal studyDiseaseHealth carePsychological interventionAlternative medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment and monitoring decisions in people with multiple sclerosis (MS) are based commonly on clinician-reported outcomes. These reflect physical and radiological disease activity and are the most relevant endpoints in clinical trials. Over the past few years, the number of studies evaluating so-called patient-reported outcomes (PROs) has been increasing. PROs are reports from patients concerning their own health perception. They are typically obtained by means of questionnaires and aim to quantify symptoms such as fatigue, depression, and sexual dysfunction. The emergence of PROs has made a tremendous contribution to understanding the individual impact of disease in people with MS and their health-related quality of life. However, the assessment of PROs consumes resources, including time and personnel. Thus, useful ways to conveniently introduce PROs into clinical practice are needed. OBJECTIVE: We aim to provide a rationale and pilot study protocol for a mobile health (mHealth) solution named "haMSter" that allows for remote monitoring of PROs in people with MS. METHODS: The core function of haMSter is to provide three scientifically validated PRO questionnaires relevant to MS for patients to fill out at home once a month. Thereby, longitudinal and remote documentation of PROs is enabled. A scoring algorithm graphically plots PRO scores over time and makes them available at the next visit. RESULTS: The pilot study is currently ongoing and will evaluate adherence to this mHealth solution in 50 patients over a period of 6 months. Results from the haMSter pilot study are expected in 2021. CONCLUSIONS: haMSter is a novel mHealth-based solution for modern PRO research, which may constitute the first step in achieving the ability to integrate PROs in clinical practice. This allows for a more problem-oriented approach in monitoring visits, which addresses patient needs and ultimately saves time. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04555863; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04555863. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/25011.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,012

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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,083 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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