Care at Your Fingertips: Codesign, Development, and Evaluation of the Oncology Hub App for Remote Symptom Management in Pediatric Oncology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To codesign, develop, and evaluate a smartphone app that includes patient-reported measures of symptoms and real-time advice in children's cancer. METHODS: The Oncology Hub is a comprehensive approach to symptom management that includes a suite of codesigned tools and resources including clinical algorithms to determine the level of concern, symptom management advice, and resources for families of children with cancer. The evaluation involved Think Aloud interviews with parent and adolescent patients to complete tasks in the app as well as a User Experience questionnaire (score range, 0-120) and qualitative feedback. The accuracy of algorithms was determined by repeated testing of inputs and outputs over 4 weeks. RESULTS: Design and wireframes were iteratively refined through consultation with parents and adolescents confirming the final design. Beta testing evaluation was then completed by 25 participants including two adolescents. Across all participants, 84% of tasks were easy to navigate, and the Oncology Hub demonstrated high usability, usefulness, and acceptability with participants' scores ranging between 90 and 120 (mean = 112.2, standard deviation = 9.43). Qualitative feedback was positive. Testing of algorithms identified inconsistencies in understanding between clinical research and coding teams; refinements were made until the expected response notifications were returned with 100% accuracy. CONCLUSION: Technology offers new ways to think about how clinicians and families communicate and share information to harness the best of community and hospital services. Understanding how information is exchanged using health apps, and how this affects clinical workflow is critical to successful implementation, and optimizing symptom assessment and management in children with cancer.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».