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Enregistrement W4295066249 · doi:10.2196/39815

Assessing the Acceptability of Home Blood Monitoring for Patients With Cancer Who Are Receiving Systemic Anticancer Therapy From a Patient, Caregiver, and Clinician Perspective: Focus Group and Interview Study

2022· article· en· W4295066249 sur OpenAlexvenueno aff
Amy Vercell, Sally Taylor, Janelle Yorke, Dawn Dowding

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineFocus groupLife expectancyCancerExpectancy theoryQuality of life (healthcare)Health careFamily caregiversService delivery frameworkFamily medicineNursingService (business)PsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Regular blood testing is an integral part of systemic anticancer therapy delivery. Blood tests are required before every administration of treatment to ensure that a patient is sufficiently well to receive it. Blood testing is burdensome for patients as they require either an extra visit within 48 hours of planned administration of treatment or a significantly long visit if performed on the day of treatment. The additional time for appointments can have a significant impact on the quality of life of someone who is living with cancer. In the United Kingdom, the COVID-19 pandemic created unprecedented disruption to the delivery of cancer care. Face-to-face hospital visits were reduced, resulting in the need to develop more innovative ways of working to minimize treatment interruptions. This led to significant uptake of digital technologies, with new models of care rapidly deployed across the UK health service to meet these challenges. OBJECTIVE: This study aimed to explore the acceptability of a point-of-care home blood monitoring device for people with cancer who are receiving systemic anticancer therapy, which is being developed in response to the increased need for remote care for patients with cancer. METHODS: Qualitative focus groups and semistructured interviews were conducted with patients (23/47, 49%), caregivers (6/47, 13%), and health care professionals (18/47, 38%) over a 19-month time frame from May 2019 to December 2020. Data were analyzed using framework analysis guided by the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology model. RESULTS: Analysis identified 4 overarching themes: performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions. CONCLUSIONS: This study found that patients with cancer, their caregivers, and health care professionals had positive perceptions about home blood monitoring. Although they are often considered synonymously, self-testing and self-management are not mutually exclusive, and this study illustrated some disparity in opinions regarding patient self-management. Home blood monitoring has the potential to provide patients with cancer with a convenient option for blood monitoring. It would minimize hospital attendances, decrease late treatment deferrals, and provide prompt recognition of cancer treatment toxicities, thus enhancing the existing nurse-led protocols and clinical pathways. Home blood monitoring would create a long-term sustainable transformation for the delivery of cancer care, using digital health to act as a facilitator to address a pertinent issue regarding improving the efficiency of hospital resources and increasing the delivery of personalized patient care. Further studies are needed to determine how and where home blood monitoring would fit within clinical pathways, in a way that is robust and equitable.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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