Promoting Self-management and Patient Activation Through eHealth: Protocol for a Systematic Literature Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major advances in different cancer treatment modalities have been made, and people are now living longer with cancer. However, patients with cancer experience a range of physical and psychological symptoms during and beyond cancer treatment. New models of care are needed to combat this rising challenge. A growing body of evidence supports the effectiveness of eHealth interventions in the delivery of supportive care to people living with the complexities of chronic health conditions. However, reviews on the effects of eHealth interventions are scarce in the field of cancer-supportive care, particularly for interventions with the aim of empowering patients to manage cancer treatment-related symptoms. For this reason, this protocol has been developed to guide a systematic review and meta-analysis to assess the effectiveness of eHealth interventions for supporting patients with cancer in managing cancer-related symptoms. OBJECTIVE: This systematic review with meta-analysis is conducted with the aim of identifying eHealth-based self-management intervention studies for adult patients with cancer and evaluating the efficacy of eHealth-based self-management tools and platforms in order to synthesize the empirical evidence on self-management and patient activation through eHealth. METHODS: A systematic review with meta-analysis and methodological critique of randomized controlled trials is conducted following Cochrane Collaboration methods. Multiple data sources are used to identify all potential research sources for inclusion in the systematic review: (1) electronic databases such as MEDLINE, (2) forward reference searching, and (3) gray literature. The PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines for conducting the review were followed. The PICOS (Population, Interventions, Comparators, Outcomes, and Study Design) framework is used to identify relevant studies. RESULTS: The literature search yielded 10,202 publications. The title and abstract screening were completed in May 2022. Data will be summarized, and if possible, meta-analyses will be performed. It is expected to finalize this review by Winter 2023. CONCLUSIONS: The results of this systematic review will provide the latest data on leveraging eHealth interventions and offering effective and sustainable eHealth care, both of which have the potential to improve quality and efficiency in cancer-related symptoms. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO 325582; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=325582. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/38758.
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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 | 0,073 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,007 |
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 ».