Experiences of Patient-Led Surveillance, Including Patient-Performed Teledermoscopy, in the MEL-SELF Pilot Randomized Controlled Trial: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current clinician-led melanoma surveillance models require frequent routinely scheduled clinic visits, with associated travel, cost, and time burden for patients. Patient-led surveillance is a new model of follow-up care that could reduce health care use such as clinic visits and medical procedures and their associated costs, increase access to care, and promote early diagnosis of a subsequent new melanoma after treatment of a primary melanoma. Understanding patient experiences may allow improvements in implementation. OBJECTIVE: This study aims to explore patients' experiences and perceptions of patient-led surveillance during the 6 months of participation in the MEL-SELF pilot randomized controlled trial. Patient-led surveillance comprised regular skin self-examination, use of a mobile dermatoscope to image lesions of concern, and a smartphone app to track and send images to a teledermatologist for review, in addition to usual care. METHODS: Semistructured interviews were conducted with patients previously treated for melanoma localized to the skin in New South Wales, Australia, who were randomized to the patient-led surveillance (intervention group) in the trial. Thematic analysis was used to analyze the data with reference to the technology acceptance model. RESULTS: We interviewed 20 patients (n=8, 40% women and n=12, 60% men; median age 62 years). Patients who were more adherent experienced benefits such as increased awareness of their skin and improved skin self-examination practice, early detection of melanomas, and opportunities to be proactive in managing their clinical follow-up. Most participants experienced difficulty in obtaining clear images and technical problems with the app. These barriers were overcome or persevered by participants with previous experience with digital technology and with effective help from a skin check partner (such as a spouse, sibling, or friend). Having too many or too few moles decreased perceived usefulness. CONCLUSIONS: Patients with melanoma are receptive to and experience benefits from patient-led surveillance using teledermoscopy. Increased provision of training and technical support to patients and their skin check partners may help to realize the full potential benefits of this new model of melanoma surveillance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».