A Machine Learning Model to Predict Patients’ Adherence Behavior and a Decision Support System for Patients With Metastatic Breast Cancer: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to oral anticancer treatments is critical in the disease trajectory of patients with breast cancer. Given the impact of nonadherence on clinical outcomes and the associated economic burden for the health care system, finding ways to increase treatment adherence is particularly relevant. OBJECTIVE: The primary end point is to evaluate the effectiveness of a decision support system (DSS) and a machine learning web application in promoting adherence to oral anticancer treatments among patients with metastatic breast cancer. The secondary end point is to collect a set of new physical, psychological, social, behavioral, and quality of life predictive variables that could be used to refine the preliminary version of the machine learning model to predict patients' adherence behavior. METHODS: This prospective, randomized controlled study is nested in a large-scale international project named "Enhancing therapy adherence among metastatic breast cancer patients" (Pfizer 65080791), aimed to develop a predictive model of nonadherence and associated DSS and guidelines to foster patients' engagement and therapy adherence. A web-based DSS named TREAT (treatment adherence support) was developed using a patient-driven approach, with 4 sections, that is, Section A: Metastatic Breast Cancer; Section B: Adherence to Cancer Therapies; Section C: Promoting Adherence; and Section D: My Adherence Diary. Moreover, a machine learning-based web application was developed to predict patients' risk factors of adherence to anticancer treatment, specifically pertaining to physical status and comorbid conditions, as well as short and long-term side effects. Overall, 100 patients consecutively admitted at the European Institute of Oncology (IEO) at the Division of Medical Senology will be enrolled; 50 patients with metastatic breast cancer will be exposed to the DSS and machine learning web application for 3 months (experimental group), and 50 patients will not be exposed to the intervention (control group). Each participant will fill a weekly medication diary and a set of standardized self-reports evaluating psychological and quality of life variables (Adherence Attitude Inventory, Beck Depression Inventory-II, Brief Pain Inventory, 13-item Sense of Coherence scale, Brief Italian version of Cancer Behavior Inventory, European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life 23-item Breast Cancer-specific Questionnaire, European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire, 8-item Morisky Medication Adherence Scale, State-Trait Anxiety Inventory forms I and II, Big Five Inventory, and visual analogue scales evaluating risk perception). The 3 assessment time points are T0 (baseline), T1 (1 month), T2 (2 months), and T3 (3 months). This study was approved by the IEO ethics committee (R1786/22-IEO 1907). RESULTS: The recruitment process started in May 2023 and is expected to conclude on December 2023. CONCLUSIONS: The contribution of machine learning techniques through risk-predictive models integrated into DSS will enable medication adherence by patients with cancer. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06161181; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06161181. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48852.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».