Using Biometric Sensor Data to Monitor Cancer Patients During Radiotherapy: Protocol for the OncoWatch Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with head and neck cancer (HNC) experience severe side effects during radiotherapy (RT). Ongoing technological advances in wearable biometric sensors allow for the collection of objective data (eg, physical activity and heart rate), which might, in the future, help detect and counter side effects before they become severe. A smartwatch such as the Apple Watch allows for objective data monitoring outside the hospital with minimal effort from the patient. To determine whether such tools can be implemented in the oncological setting, feasibility studies are needed. OBJECTIVE: This protocol describes the design of the OncoWatch 1.0 feasibility study that assesses the adherence of patients with HNC to an Apple Watch during RT. METHODS: A prospective, single-cohort trial will be conducted at the Department of Oncology, Rigshospitalet (Copenhagen, Denmark). Patients aged ≥18 years intended for primary or postoperative curatively intended RT for HNC will be recruited. Consenting patients will be asked to wear an Apple Watch on the wrist during and until 2 weeks after RT. The study will include 10 patients. Data on adherence, data acquisition, and biometric data will be collected. Demographic data, objective toxicity scores, and hospitalizations will be documented. RESULTS: The primary outcome is to determine if it is feasible for the patients to wear a smartwatch continuously (minimum 12 hours/day) during RT. Furthermore, we will explore how the heart rate and physical activity change over the treatment course. CONCLUSIONS: The study will assess the feasibility of using the Apple Watch for home monitoring of patients with HNC. Our findings may provide novel insights into the patient's activity levels and variations in heart rate during the treatment course. The knowledge obtained from this study will be essential for further investigating how biometric data can be used as part of symptom monitoring for patients with HNC. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04613232; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04613232. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/26096.
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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 | 0,032 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,010 |
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 ».