The Use of Telemedicine in Cancer Clinical Trials: Connect-Patient-to-Doctor Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telemedicine is currently being adopted for the management of patients in routine care. However, its use remains limited in the context of clinical trials. OBJECTIVE: This study aimed to demonstrate the feasibility of telemonitoring and patient-reported outcomes collection in the context of clinical trials. METHODS: The patients who were included in an interventional oncology clinical trial were eligible. The patients were registered with a digital tool to respond to a patient-reported outcomes questionnaire (ePRO) based on CTCAE (The Common Terminology Criteria for Adverse Events, National Cancer Institute), version 5.0, personalized to their pathology and treatment. An algorithm evaluated the health status of the patient based on the reported adverse events, with a classification in 4 different states (correct, compromise, state to be monitored, or critical state). The main objective was to evaluate the feasibility of remote monitoring via a connected platform of patients included in a clinical trial. RESULTS: From July 1, 2020, to March 31, 2021, 39 patients were included. The median age was 71 years (range 41-94); 74% (n=29) were male, and 59% (n=23) had metastatic disease. Out of the 969 ePRO questionnaires completed over the course of the study, 77.0% (n=746) were classified as "correct," 10.9% (n=106) as "compromised," and 12.1% (n=117) as "to be monitored" or "critical." The median response time was 7 days (IQR 7-15.5), and 76% (25/33) of the patients were compliant. Out of the 35 patients who answered a satisfaction questionnaire, 95% (n=33) were satisfied or very satisfied with the tool, and 85% (n=30) were satisfied with their relationship with the health care team. There were 5 unscheduled hospitalizations during the study period. CONCLUSIONS: Remote monitoring in clinical trials is feasible, with a high level of patient participation and satisfaction. It benefits patients, but it also ensures the high quality of the trial through the early management of adverse events and better knowledge of the tolerance profile of experimental treatments. This e-technology will likely be deployed more widely in our clinical trials.
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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 | 0,020 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».