A Breast Cancer Smartphone App to Navigate the Breast Cancer Journey: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several mobile apps have been designed for patients with a diagnosis of cancer. Unfortunately, despite the promising potential and impressive spread, their effectiveness often remains unclear. Most mobile apps are developed without any medical professional involvement and quality evidence-based assessment. Furthermore, they are often implemented in clinical care before any research is performed to confirm usability, appreciation, and clinical benefits for patients. OBJECTIVE: We aimed to develop a new smartphone app (Centro di Senologia della Svizzera Italiana [CSSI]) specifically designed by breast care specialists and patients together to help breast cancer patients better understand and organize their journey through the diagnosis and treatment of cancer. We describe the development of the app and present assessments to evaluate its feasibility, usefulness, and capability to improve patient empowerment. METHODS: A mixed method study with brief longitudinal quantitative data collection and subsequent qualitative semistructured interviews was designed. Twenty breast cancer patients participated in the study (mean age 51 years, SD 10 years). The usability of the app, the user experience, and empowerment were measured after 1 month. The semistructured interviews measured the utility of the app and the necessary improvements. RESULTS: The app received good responses from the patients in terms of positive perception of the purpose of the app (7/20, 35%), organizing the cure path and being aware of the steps in cancer management (5/20, 25%), facilitating doctor-patient communication (4/20, 20%), and having detailed information about the resources offered by the hospital (2/20, 10%). Correlation and regression analyses showed that user experience increased the level of empowerment of patients (B=0.31, 95% CI 0.22-0.69; P=.009). The interviews suggested the need to constantly keep the app updated and to synchronize it with the hospital's electronic agenda, and carefully selecting the best time to offer the tool to final users was considered crucial. CONCLUSIONS: Despite the very small number of participants in this study, the findings demonstrate the potential of the app and support a fully powered trial to evaluate the empowering effect of the mobile health app. More data will be gathered with an improved version of the app in the second phase involving a larger study sample.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».