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Enregistrement W4386531318 · doi:10.2196/50993

Using IT to Improve Outcomes for Children Living With Cancer (SyMon-SAYS): Protocol for a Single-Institution Waitlist Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4386531318 sur OpenAlexvenueno aff
Jin‐Shei Lai, Sally E. Jensen, John Devin Peipert, Sandra A. Mitchell, Sofia F. Garcia, David Cella, Stewart Goldman, Alicia Lenzen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésProtocol (science)Randomized controlled trialMedicinePsychologyGerontologyFamily medicineAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children and adolescents with cancer may experience multiple disease- and treatment-related symptoms that negatively affect health-related quality of life. Routine symptom surveillance thus constitutes an important component of supportive care in pediatric oncology. The Symptom Monitoring and Systematic Assessment and Reporting System in Young Survivors (SyMon-SAYS) system will administer, score, interpret, and display the results of symptom assessments captured weekly using patient-reported outcomes presented via the electronic health record (EHR) portal between clinic visits in oncology ambulatory settings, when patients are likely to be more symptomatic. This study is testing a digital system for routine symptom surveillance that includes EHR-based reports to clinicians and alerts for severe symptoms. OBJECTIVE: In this randomized trial, we are examining the effects of the SyMon-SAYS system on perceived barriers to symptom management, self-efficacy, and symptom severity. Better self-management and timely clinical intervention to address symptoms promote adherence to treatment plans, strengthen child and parent self-efficacy, improve interactions between children, parents, and their clinical providers, and optimize clinical outcomes. METHODS: The SyMon-SAYS system is integrated into the EHR to streamline the presentation of symptom scores and delivery of alerts for severe symptoms to clinicians using EHR (Epic) messaging functionalities. Children (aged 8 to 17 years) complete the weekly symptom assessment and review the symptom report by logging into the patient portal (Epic MyChart). This single-institution waitlist randomized controlled trial is recruiting 200 children (aged 8-17 years) with cancer and their parents, guardians, or caregivers. Participating dyads are randomly assigned to receive the intervention over 16 weeks (Group A: 16-week SyMon-SAYS intervention; Group B: 8-week usual care and then an 8-week SyMon-SAYS intervention). Analyses will (1) evaluate the efficacy of SyMon-SAYS at week 8 and the maintenance of those effects at week 16; (2) evaluate factors associated with those efficacy outcomes, including contextual factors, adherence to the SyMon-SAYS intervention, demographic characteristics, and clinical factors; and (3) evaluate predictors of adherence to the SyMon-SAYS intervention and preference of SyMon-SAYS versus usual care. RESULTS: Data collection is currently in progress. We hypothesize that at 8 weeks, those receiving the SyMon-SAYS intervention will report decreased parent-perceived barriers to managing their children's symptoms, increased parent and child self-efficacy, decreased child symptom burden, and ultimately better child health-related quality of life, compared to waitlist controls. Feasibility, acceptability, and engagement from the perspectives of the children with cancer, their parents, and their clinicians will be examined using mixed methods. CONCLUSIONS: We anticipate that this system will facilitate prompt identification of problematic symptoms. Additionally, we hypothesize that with the availability of graphical symptom reports over time, and timely provider responses, children or parents will become better informed and take an active role in managing their symptoms, which will further improve clinical outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04789720; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04789720. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50993.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,013

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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