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Enregistrement W4367601365 · doi:10.2196/39852

The Patient Experience of Acute Lymphoblastic Leukemia and Its Treatment: Social Media Review

2023· article· en· W4367601365 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Crawford, Slaven Sikirica, Ross Morrison, Joseph C. Cappelleri, Alexander Russell-Smith, Richa Shah, Helen Chadwick, Lynda Doward

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésSocial mediaMedicineLymphoblastic LeukemiaQuality of life (healthcare)DiseaseFamily medicineLeukemiaInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adult patients with acute lymphoblastic leukemia (ALL) report substantial disease- and treatment-related impacts on their health-related quality of life (HRQOL). Patient-reported information (PRI) shared on social media may provide a distinct opportunity to understand the patient experience outside of formal research contexts and help inform the development of novel therapies. OBJECTIVE: This qualitative social media review aimed to assess PRI shared on social media websites to gain a better understanding of the symptom, HRQOL, and treatment impacts on individuals with ALL. METHODS: We identified English-language posts on 3 patient advocacy websites (Patient Power, The Patient Story, and Leukaemia Care) and YouTube that included PRI about experiences with ALL or ALL treatments shared by adults (aged ≥18 years) with a self-reported ALL diagnosis. Patients' demographic and disease characteristics were extracted from posts (where available), and the posts were analyzed thematically. A network analysis was conducted to delineate possible associations among ALL symptoms, HRQOL impacts, and treatment-related symptoms and impacts. RESULTS: Of the 935 social media posts identified, 63 (7%) met the review criteria, including 40 (63%) videos, 5 (8%) comments posted in response to videos, and 18 (29%) blog posts. The 63 posts were contributed by 41 patients comprised of 21 (51%) males, 18 females (44%), and 2 (5%) whose gender was not reported. Among the patients, 13 (32%) contributed >1 source of data. Fatigue (n=20, 49%), shortness of breath (n=13, 32%), and bruising (n=12, 29%) were the symptoms prior to treatment most frequently discussed by patients. Patients also reported impacts on personal relationships (n=26, 63%), psychological and emotional well-being (n=25, 61%), and work (n=16, 39%). Although inpatient treatment reportedly restricted patients' independence and social functioning, it also provided a few patients with a sense of safety. Patients frequently relied on their doctors to drive their treatment decisions but were also influenced by family members. The network analysis indicated that disease-related symptoms were primarily associated with patients' physical functioning, activities of daily living, and ability to work, while treatment-related symptoms were primarily associated with emotional well-being. CONCLUSIONS: This social media review explored PRI through a thematic analysis of patient-contributed content on patient advocacy websites and YouTube to identify and contextualize emergent themes in patient experiences with ALL and its treatments. To our knowledge, this is the first study to leverage this novel tool to generate new insights into patients' experiences with ALL. Patients' social media posts suggest that inpatient care for ALL is associated with restricted independence and social functioning. However, inpatient care also provided a sense of safety for some patients. Studies such as this one that capture patients' experiences in their own words are valuable tools to further our knowledge of patient outcomes with ALL.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,351
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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