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Enregistrement W3212802519 · doi:10.2196/34652

Developing an mHealth Application to Coordinate Nurse-Provided Respite Care Services for Families Coping With Palliative-Stage Cancer: Protocol for a User-Centered Design Study

2021· article· en· W3212802519 sur OpenAlexaffvenueabout
Aimee R. Castro, Antonia Arnaert, Karyn Moffatt, J. Kildea, Vasiliki Bitzas, Argerie Tsimicalis

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespite carePalliative careNursingMedicineFamily caregiversmHealthHealth careUsabilityPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients living with palliative-stage cancer frequently require intensive care from their family caregivers. Without adequate community support services, patients are at risk of receiving inadequate care, and family caregivers are at risk for depression and poor health. For such families, in-home respite care can be invaluable, particularly when the services are flexible and staffed by trusted care providers, such as nurses. Other industries are using mobile apps to make services more flexible. However, few apps have been developed to coordinate nurse-provided respite care services, and to our knowledge, none have been designed in conjunction with families affected by cancer. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop a mobile health (mHealth) app prototype for coordinating flexible and trusted in-home respite care services provided by nurses to families coping with palliative-stage cancer in Québec, Canada. METHODS: This user-centered design research comprises the core component of the iRespite Services iRépit research program. For this study, we are recruiting 20 nurses, 15 adults with palliative-stage cancer, and 20 of their family caregivers, from two palliative oncology hospital departments and one palliative home-care community partner. Overseen by an Expert Council, remote data collection will occur over three research phases guided by the iterative Information Systems Research Framework: Phase 1, brainstorming potential app solutions to challenging respite care scenarios, for better supporting the respite needs of both family caregivers and care recipients; Phase 2, evaluating low-fidelity proofs of concept for potential app designs; and Phase 3, usability testing of a high-fidelity interactive proof of concept that will then be programmed into an app prototype. Qualitative and quantitative data will be descriptively analyzed within each phase and triangulated to refine the app features. RESULTS: We anticipate that preliminary results will be available by Spring 2022. CONCLUSIONS: An app prototype will be developed that has sufficient complimentary evidence to support future pilot testing in the community. Such an app could improve the delivery of community respite care services provided to families with palliative-stage cancer in Québec, supporting death at home, which is where most patients and their families wish to be. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/34652.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,006

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.

Tête enseignante Opus0,343
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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