Evaluation of Mobile Health Technology Interventions for the Postdischarge Management of Patients With Head and Neck Cancer: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with head and neck cancer (HNC) often experience various types and degrees of complications and functional impairment following surgery or radiotherapy. Consequently, these patients require extensive postdischarge rehabilitation, either at home or in the community. Numerous studies have shown the advantages of mobile Health (mHealth) technology in assisting patients with cancer with self-management and rehabilitation during the postdischarge period. However, few reviews have focused on the intervention, management, and evaluation of mHealth technology in postdischarge patients with HNC. OBJECTIVE: This study aimed to conduct a scoping review of mHealth technology apps and interventions currently available to patients discharged from hospitals after receiving treatment for HNC. This study sought to identify and summarize the types and effectiveness of existing mHealth interventions as well as the differences in their outcome assessments. METHODS: The PubMed, Embase, Web of Science, and CINAHL databases were used to identify studies with no publication time limits. The keywords "mobile health technology" and "head and neck cancer" were combined to address the main concepts of the research questions. RESULTS: Of the 1625 papers identified, 13 (0.8%) met the inclusion and exclusion criteria. Most studies (n=8, 61.5%) were randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies. These studies were conducted in 6 countries. The main aims of the mHealth interventions in these studies are as follows: (1) symptom monitoring and assessment, (2) rehabilitation training, (3) access to medical health information, (4) telehealth advisers, (5) peer communication and support, and (6) follow-up/review reminders. The outcome evaluations of the 13 included studies were grouped into 4 categories: (1) technology usability and patient satisfaction, (2) self-management of symptoms and patient-reported outcome-related indicators, (3) adherence, and (4) health-related quality of life. CONCLUSIONS: A limited number of studies have investigated the use of mHealth technology in the postdischarge self-management of patients with HNC. The existing literature suggests that mHealth technology can effectively assist patients with HNC in self-management and postdischarge interventions. It plays an important role in addressing patients' health information needs, reducing both their somatic and psychological burdens, and improving their overall quality of life. Future research should prioritize conducting additional high-quality RCTs to evaluate the usability and analyze the cost-effectiveness of mHealth technology.
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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 | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».