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Enregistrement W4290804167 · doi:10.2196/39983

Patients’ Experiences of Care With or Without the Support of an Interactive App During Neoadjuvant Chemotherapy for Breast Cancer: Interview Study

2022· article· en· W4290804167 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Fjell, Ann Langius‐Eklöf, Marie Nilsson, Kay Sundberg

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFamiljen Kamprads StiftelseForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådetKarolinska InstitutetSwedish Cancer Foundation
Mots-clésThematic analysisBreast cancerMedicineContext (archaeology)Qualitative researchRandomized controlled trialIntervention (counseling)Health careCancerFamily medicineOncologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neoadjuvant chemotherapy (NACT) is often recommended for patients with breast cancer with more aggressive tumor characteristics. As with all chemotherapies, they can cause substantially disturbing symptoms. Most patients receive their treatment as outpatients, which means that they must take responsibility for self-care and management of symptoms at home for a long period. Patients with breast cancer undergoing chemotherapy may not receive sufficient support for management of treatment-related symptoms. For patients undergoing NACT, it has been concluded that information and supportive needs are not always met. In our previous study, the use of mobile health to support patients with breast cancer undergoing NACT reduced symptoms during treatment with the support of an interactive app. Therefore, it is important to investigate how patients experience their care and explore any specific contribution that the app may have brought in care. OBJECTIVE: This study aims to explore patients' experiences of care with or without the support of an interactive app during NACT for breast cancer. METHODS: This qualitative study was part of a larger randomized controlled trial and included 40 individual face-to-face interviews conducted with patients in both intervention and control groups after the end of NACT. The interviews were audio recorded, and the data were analyzed inductively using thematic analysis. RESULTS: No major differences in experience of care were observed between the groups. A total of 4 overarching themes emerged. In the first theme, The health care context, patients described care as assessible, although sometimes there was a lack of time and continuity with nurses. In the second theme, Being a recipient of care, it emerged that the patients experienced a warm and positive atmosphere at the clinics. In the third theme, Taking an active role as a patient, patients described being active in searching for information and various ways of participation in their own care. In the fourth theme, The value of the app, patients who had used the app experienced it as a complementary source of information, creating a sense of security. Using the app provided patients with the support of being contacted by a nurse if needed, enabled self-care, and facilitated the planning of daily activities. CONCLUSIONS: Overall, patients' experiences of care were similar and mostly positive. However, for patients using the app, it provided additional support for information and self-care and enhanced participation in their own care. The easy access to a nurse gave patients a sense of security. The findings suggest integrating an interactive app as a complement to standard care to support patients with breast cancer during treatment. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-DOI: 10.1186/s12885-017-3450-y.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
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Résumé présentoui

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