Digital Patient-Reported Outcome Measures for Monitoring of Patients on Cancer Treatment: Cross-sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oncology has been facing increasing outpatient activity associated with higher cancer incidence, better survival rates, and more treatment options. Innovative technological solutions could help deal with this increasing demand. Using digital patient-reported outcome measures (PROMs) to identify patients who need a face-to-face (FTF) appointment is a potential approach. OBJECTIVE: This study aims to assess the feasibility of digital PROM questionnaires to enable remote symptom monitoring for patients undergoing cancer treatment and their ability to highlight the requirement for an FTF appointment. METHODS: This study was performed at a tertiary oncology center between December 2018 and February 2019. The Common Terminology Criteria for Adverse Events were adapted into patient-friendly language to form the basis of treatment-specific digital questionnaires covering specific cancer drugs and radiotherapy treatments. These treatment-specific digital PROM questionnaires were scored by both patients and their clinicians during FTF appointments. Patients and clinicians did not see each other's scored PROMs. Agreement between patients and clinicians was assessed using descriptive statistics. Patient and staff feedback was also obtained. RESULTS: In total, 90 patients participated in the study across 10 different treatment pathways. By comparing paired patient and clinician responses, the sensitivity of the patient-completed questionnaires in correctly highlighting the need for FTF review was 94% (44/47), and all patients with severe or grade 3+ symptoms were identified (6/6, 100%). Patient-completed PROMs appropriately revealed that 29% (26/90) of the participating patients did not need FTF review based on their symptoms alone. Certain oncological treatment pathways, such as immunotherapy, were found to have a larger proportion of patients with minimal symptoms than others, such as conventional chemotherapy. Patient and staff feedback showed high approval of digital PROMs and their potential for use in remote monitoring. CONCLUSIONS: Digital PROM questionnaires can feasibly highlight the need for FTF review in oncology clinics for treatment. Their use with specific treatments could safely reduce the requirement for FTF care, and future work should evaluate their application in the remote monitoring of patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».