MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386823278 · doi:10.2196/46077

Moving Forward With Telehealth in Cancer Rehabilitation: Patient Perspectives From a Mixed Methods Study

2023· article· en· W4386823278 sur OpenAlexvenueno aff
Linda O’Neill, Louise Brennan, Gráinne Sheill, Deirdre Connolly, Emer Guinan, Juliette Hussey

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIrish Cancer SocietyMedical Research Charities Group
Mots-clésTelehealthRehabilitationThematic analysisMedicineNursingQualitative researchPandemicTelemedicinePhysical therapyFamily medicinePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careDiseaseSociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic accelerated the use of telehealth in cancer care and highlighted the potential of telehealth as a means of delivering the much-needed rehabilitation services for patients living with the side effects of cancer and its treatments. OBJECTIVE: This mixed methods study aims to explore patients' experiences of telehealth and their preferences regarding the use of telehealth for cancer rehabilitation to inform service development. METHODS: The study was completed in 2 phases from October 2020 to November 2021. In phase 1, an anonymous survey (web- and paper-based) exploring the need, benefits, barriers, facilitators, and preferences for telehealth cancer rehabilitation was distributed to survivors of cancer in Ireland. In phase 2, survivors of cancer were invited to participate in semistructured interviews exploring their experiences of telehealth and its role in cancer rehabilitation. Interviews were conducted via telephone or video call following an interview guide informed by the results of the survey and transcribed verbatim, and reflexive thematic analysis was performed using a qualitative descriptive approach. RESULTS: A total of 48 valid responses were received. The respondents were at a median of 26 (range 3-256) months after diagnosis, and 23 (48%) of the 48 participants had completed treatment. Of the 48 respondents, 31 (65%) reported using telehealth since the start of the pandemic, 15 (31%) reported having experience with web-based cancer rehabilitation, and 43 (90%) reported a willingness for web-based cancer rehabilitation. A total of 26 (54%) of the 48 respondents reported that their views on telehealth had changed positively since the start of the pandemic. Semistructured interviews were held with 18 survivors of cancer. The mean age of the participants was 58.9 (SD 8.24) years, 56% (10/18) of the participants were female, and 44% (8/18) of the participants were male. Reflexive thematic analysis identified 5 key themes: telehealth improves accessibility to cancer rehabilitation for some but is a barrier for others, lived experiences of the benefits of telehealth in survivorship, the value of in-person health care, telehealth in cancer care and COVID-19 (from novelty to normality), and the future of telehealth in cancer rehabilitation. CONCLUSIONS: Telehealth is broadly welcomed as a mode of cancer rehabilitation for patients living with and beyond cancer in Ireland. However, issues regarding accessibility and the importance of in-person care must be acknowledged. Factors of convenience, time savings, and cost savings indicate that telehealth interventions are a desirable patient-centered method of delivering care when performed in suitable clinical contexts and with appropriate populations.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,959

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,382 · 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'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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR CancerMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207