Evaluation of a Mobile Health App Offering Fertility Information to Male Patients With Cancer: Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer and its treatment can adversely affect male fertility. Although sperm banking is an effective fertility preservation method, there is an unmet need for information and support surrounding these issues. OBJECTIVE: This usability study evaluates a mobile health app providing male patients with cancer with credible information about the impact of cancer and its treatment on fertility and fertility preservation. METHODS: Participants were recruited by a market research firm. Eligibility criteria were men who were 18-45 years of age, identified as male, diagnosed with new or recurring cancer within 1 year, not in fertility treatment, able to read and write in English or French, and had internet access. App usage was tracked for 2 weeks. After app use, participants provided qualitative feedback about their experiences using the app as well as quantitative data regarding their sperm banking decisions, perceived change in fertility knowledge, evaluation of the app's information on the Information Assessment Method, and the app's quality on the user version of the Mobile App Rating Scale. RESULTS: The sample included 40 men aged 27-45 years. Approximately 68% (27/40) indicated that no one had previously spoken to them about the impact of cancer on fertility, and 85% (34/40) had not received information on fertility preservation. Approximately 83% (33/40) found the app's information relevant, and 85% (34/40) said that it increased their fertility knowledge. Approximately 23% (9/40) made a decision about sperm banking after using the app. Participants rated the app's quality highly, with mean scores (out of 5) of 4.14 for information, 4.06 for functionality, 3.84 for aesthetics, and 3.63 for engagement. CONCLUSIONS: The app proved to be useful for male patients with cancer, suggesting that mobile health resources could be beneficial to incorporate into clinical care to enable shared decision-making about fertility.
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 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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».