The Use of Virtual Care in Patients with Hematologic Malignancies: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest from cancer patients and their healthcare providers in the use of virtual care in routine clinical practice. In the setting of hematologic malignancy, where patients often undergo complex and immunodepleting treatments, understanding how to use virtual care safely and effectively is critically important. We aimed to describe the use of virtual care in patients with hematologic malignancies and to examine physician- and patient-reported outcomes in the form of a systematic scoping review. An electronic search of PubMed, Ovid MEDLINE, Elsevier Embase, Scopus, and EBSCO CINAHL was conducted from January 2000 to April 2021. A comprehensive search strategy was used to identify relevant articles, and data were extracted to assess the study design, population, setting, patient characteristics, virtual care platform, and study results. Studies were included if they described the use of virtual care for patients with hematologic malignancies; commentaries were excluded. Fifteen studies met the inclusion criteria after abstract and full-text review. Three studies found that app-based tools were effective in monitoring patient symptoms and triggering alerts for more urgent follow-up. Four studies described the use of phone-based interventions. Five studies found that videoconferencing, with both physicians and oncology nurses, was highly rated by patients. Emerging themes included high levels of patient satisfaction across all domains of virtual care. Provider satisfaction scores were rated lower than patient scores, with concerns about technical issues leading to challenges with virtual care. Four studies found that virtual care allowed providers to promptly respond to patient concerns, especially when patients were experiencing side-effects or had questions about their treatment. Overall, the use of virtual care in patients with hematologic malignancies appears feasible, and resulted in high patient satisfaction. Further research is needed in order to evaluate the optimal method of integrating virtual care into clinical practice.
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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 | 0,011 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».