Development of a Mobile Health App (TOGETHERCare) to Reduce Cancer Care Partner Burden: Product Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 6.1 million adults in the United States serve as care partners for cancer survivors. Studies have demonstrated that engaging cancer survivors and their care partners through technology-enabled structured symptom collection has several benefits. Given the high utilization of mobile technologies, even among underserved populations and in low resource areas, mobile apps may provide a meaningful access point for all stakeholders for symptom management. OBJECTIVE: We aimed to develop a mobile app incorporating user preferences to enable cancer survivors' care partners to monitor the survivors' health and to provide care partner resources. METHODS: An iterative information gathering process was conducted that included (1) discussions with 138 stakeholders to identify challenges and gaps in survivor home care; (2) semistructured interviews with clinicians (n=3), cancer survivors (n=3), and care partners (n=3) to identify specific needs; and (3) a 28-day feasibility field test with seven care partners. RESULTS: Health professionals noted the importance of identifying early symptoms of adverse events. Survivors requested modules on medication, diet, self-care, reminders, and a version in Spanish. Care partners preferred to focus primarily on the patient's health and not their own. The app was developed incorporating quality-of-life surveys and symptom reporting, as well as resources on home survivor care. Early user testing demonstrated ease of use and app feasibility. CONCLUSIONS: TOGETHERCare, a novel mobile app, was developed with user input to track the care partner's health and report on survivor symptoms during home care. The following two clinical benefits emerged: (1) reduced anxiety among care partners who use the app and (2) the potential for identifying survivor symptoms noted by the care partner, which might prevent adverse events. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04018677; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04018677.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».