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Enregistrement W3184484841 · doi:10.2196/28279

Stakeholders’ Perspectives on eHealth Support in Colorectal Cancer Survivorship: Qualitative Interview Study

2021· article· en· W3184484841 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Marie Lunde Husebø

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitetet i Stavanger
Mots-cléseHealthPsychological interventionNursingMedicineQualitative researchCompetence (human resources)Coping (psychology)Health carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: eHealth interventions may represent the way forward in following up patients with colorectal cancer (CRC) after hospital discharge to support them in coping with the illness, strengthen their self-management, and increase their quality of life. By involving end users of eHealth in cocreation processes when designing eHealth solutions, an acceptable and relevant product can be secured. Stakeholders' perspectives could aid in closing the gap between research-developed products and the implementation of eHealth services in real-life scenarios. OBJECTIVE: This study aims to explore the views of patients with CRC, their informal caregivers, and health care professionals (HCPs) on information technology and the design of eHealth support in CRC care. METHODS: A qualitative, explorative design was used to conduct 31 semistructured individual interviews with 41% (13/31) patients with CRC, 29% (9/31) informal caregivers, and 29% (9/31) HCPs recruited from the gastrosurgical ward of a university hospital in southwestern Norway. A semistructured interview guide was used for data collection, and the data were analyzed by systematic text condensation. RESULTS: Participants described the diverse experiences of patients with CRC seeking web-based information. Age and digital competence were highlighted as influencers of the use of information technology. Patients rarely received advice from HCPs about relevant and secure websites containing information on CRC diagnosis and treatment. Features of desired eHealth interventions in following up patients with CRC were patient education, health monitoring, and communication with HCPs. CONCLUSIONS: Several elements affect the activities of patients with CRC seeking health information. Age, inexperience with computer technology, and lack of access to web-based health information may reduce the ability of patients with CRC to engage in decision-making processes regarding illness and treatment. An eHealth service for patients with CRC should comprise features for information, education, and support for self-management and should aim to be individually adapted to the patient's age and digital competence. Involving end users of eHealth services is necessary to ensure high-quality tailored services that are perceived as user friendly and relevant to the end users.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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