The GIMEMA-ALLIANCE Digital Health Platform for Patients With Hematologic Malignancies in the COVID-19 Pandemic and Postpandemic Era: Protocol for a Multicenter, Prospective, Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has raised unprecedented challenges in the management of patients with cancer and has increased the demands for digital health tools that, for example, could facilitate remote monitoring of patients. Based on this, the Gruppo Italiano Malattie Ematologiche dell'Adulto (GIMEMA) has recently developed a digital health tool dedicated to patients with hematologic malignancies: the GIMEMA-ALLIANCE platform. OBJECTIVE: The main objectives of this web-based platform are to generate relevant data to better understand quality of life, symptoms, and medication adherence during the COVID-19 pandemic and postpandemic era; to develop a prospective real-life registry on outcomes of patients with hematologic cancer, with or without a diagnosis of COVID-19; and to facilitate patient-centered care in routine practice. METHODS: The platform consists of physician- and patient-secure portals and enables electronic patient-reported outcome (ePRO) assessments with real-time graphical presentation to physicians of individual patient symptoms and quality-of-life outcomes. Automated alerts are sent to treating hematologists based on the following predetermined criteria: presence of clinically important problems and symptoms, problems with adherence to therapy, and risk of COVID-19 diagnosis. The platform also allows physicians to set up video consultations. Clinical information regarding disease and treatment as well as clinical and survival outcomes are also prospectively collected. RESULTS: Recruitment of participants started in December 2020. As of April 2021, a total of 116 patients have been enrolled in this study. Use of this platform may help to improve patient-physician communication and help hematologists in the early recognition of clinically important problems and symptoms of their patients. More than 20 community and university-based hospitals have currently agreed to participate. In addition to patient-reported outcome data, the prospective collection of disease- and treatment-related information, as well as data on possible COVID-19 diagnosis and COVID-19 vaccination, will allow the development of a large database to also identify subgroups of patients at risk of poor outcomes. CONCLUSIONS: Data generated via this platform will help to answer clinically relevant questions for patients with hematologic malignancies during the COVID-19 pandemic and postpandemic era. The use of the GIMEMA-ALLIANCE platform in routine practice may also contribute to enhancing patient-centered care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04581187; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04581187. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/25271.
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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 | 0,022 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».