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Enregistrement W4205210936 · doi:10.2196/33355

The Extent of Engagement With Telehealth Approaches by Patients With Advanced Cancer: Systematic Review

2022· review· en· W4205210936 sur OpenAlexvenueno aff
William Goodman, Anne‐Marie Bagnall, Laura Ashley, Desiree R. Azizoddin, Felix Muehlensiepen, David Blum, Mike Bennett, Matthew Allsop

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésTelehealthMedicinePsychologyTelemedicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telehealth approaches are increasingly being used to support patients with advanced diseases, including cancer. Evidence suggests that telehealth is acceptable to most patients; however, the extent of and factors influencing patient engagement remain unclear. OBJECTIVE: The aim of this review is to characterize the extent of engagement with telehealth interventions in patients with advanced, incurable cancer reported in the international literature. METHODS: This systematic review was registered with PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews) and is reported in line with PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 guidelines. A comprehensive search of databases was undertaken for telehealth interventions (communication between a patient with advanced cancer and their health professional via telehealth technologies), including MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, Cochrane Library, Sociological Abstracts, and Web of Science, from the inception of each electronic database up until December 31, 2020. A narrative synthesis was conducted to outline the design, population, and context of the studies. A conceptual framework of digital engagement comprising quantitative behavioral measures (frequency, amount, duration, and depth of use) framed the analysis of engagement with telehealth approaches. Frequency data were transformed to a percentage (actual patient engagement as a proportion of intended engagement), and the interventions were characterized by intensity (high, medium, and low intended engagement) and mode of delivery for standardized comparisons across studies. RESULTS: Of the 19,676 identified papers, 40 (0.2%) papers covering 39 different studies were eligible for inclusion, dominated by US studies (22/39, 56%), with most being research studies (26/39, 67%). The most commonly reported measure of engagement was frequency (36/39, 92%), with substantial heterogeneity in the way in which it was measured. A standardized percentage of actual patient engagement was derived from 17 studies (17/39, 44%; n=1255), ranging from 51% to 100% with a weighted average of 75.4% (SD 15.8%). A directly proportional relationship was found between intervention intensity and actual patient engagement. Higher engagement occurred when a tablet, computer, or smartphone app was the mode of delivery. CONCLUSIONS: Understanding engagement for people with advanced cancer can guide the development of telehealth approaches from their design to monitoring as part of routine care. With increasing telehealth use, the development of meaningful and context- and condition-appropriate measures of telehealth engagement is needed to address the current heterogeneity in reporting while improving the understanding of optimal implementation of telehealth for oncology and palliative care. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews) CRD42018117232; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42018117232.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
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)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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