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Enregistrement W4298139438 · doi:10.1200/jco.2022.40.28_suppl.444

Feasibility and usability of an electronic patient (pt)-reported outcome (ePRO) smartphone application (app) and biosensor for pts with cancer undergoing systemic therapy.

2022· article· en· W4298139438 sur OpenAlexaboutno aff
Scott D. Ramsey, Veena Shankaran, Aasthaa Bansal, Kaiyue Yu, Morgan Glascock, Karma L. Kreizenbeck, Kate Watabayashi, Richa Wilson, Annika Ittes, Canan Bilgin Keciciler, Avrita Campinha‐Bacote, Wei Yu, Elaine Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUsabilitymHealthPatient satisfactionCancerObservational studyPhysical therapyInternal medicineSurgeryNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

444 Background: Almost half of the nearly 370,000 pts with cancer who receive chemotherapy in the United States each year experience Emergency Department (ED) visits and unplanned inpatient (IP) stays during treatment, largely due to poorly controlled symptoms. Recent studies show that using PROs in oncology practice can improve symptom management and pt outcomes. This study examines the feasibility and usability of a PRO app paired with a biosensor to identify pts at high risk of ED and IP visits during systemic therapy. Methods: ML41539 is an ongoing prospective observational study evaluating the feasibility and usability of a clinic-provided app and smartwatch biosensor for monitoring pts undergoing systemic cancer therapy (ISRCTN25569053). Key inclusion criteria are 18–80 years old, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status 0–2, biopsy-proven solid tumor diagnosis (excluding non-melanoma skin cancer), and scheduled to receive a first dose of intravenous or oral cancer therapy as an initial or new line of therapy. Exclusion criteria include receiving radiation or hormone therapy only, residing in a skilled nursing facility, or participating in another clinical trial. The app collects 15 common treatment-related symptoms (PRO-CTCAE) daily. Usability and satisfaction were assessed with the modified mHealth App Usability Questionnaire (mMAUQ: score 1-7; higher score indicates better app usability and satisfaction) and the modified Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (mQUEST 2.0: score 1-5; higher score indicates better sensor satisfaction). We report planned analysis results of the first 32 pts in the vanguard phase of the trial. Pts wore the biosensor and recorded symptoms on the app for 2 weeks. Results: Thirty-two pts from three Washington State community oncology clinics consented to the vanguard phase. One pt was not onboarded; two dropped out before completing the 2-week observation period. The mean age was 60 years; 68% were women. The most common cancer types were breast (41%), colorectal (13%), endometrial (9%), and melanoma (9%). Of the 29 pts, 59% completed all daily ePRO assessments and 55% wore the sensor every day during the 2-week period. The overall adherence rate was 91% (370/406 assessments) for ePRO and 86% (349/406 biosensor days) for the biosensor. The average mMAUQ score was 6.25 (n = 26); the average mQUEST score was 4.02 (n = 25). Conclusions: Pts receiving systemic cancer therapy had relatively high adherence to a daily digital monitoring system that included an ePRO app and biosensor. Participants expressed moderately high usability of the app and satisfaction with the biosensor. The results support the feasibility of monitoring pts with an app and biosensor. Future studies to assess adherence and data completeness for full courses of systemic therapy are needed. Clinical trial information: ISRCTN25569053.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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