Support for Chronic Pain Management for Breast Cancer Survivors Through Novel Digital Health Ecosystems: Pilot Usability Study of the PainRELife Mobile App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is one of the most common and critical long-term effects of breast cancer. Digital health technologies enhance the management of chronic pain by monitoring physical and psychological health status and supporting pain self-management and patient treatment decisions throughout the clinical pathway. OBJECTIVE: This pilot study aims to evaluate patients' experiences, including usability, with a novel digital integrated health ecosystem for chronic pain named PainRELife. The sample included patients with breast cancer during survivorship. The PainRELife ecosystem comprises a cloud technology platform interconnected with electronic health records and patients' devices to gather integrated health care data. METHODS: We enrolled 25 patients with breast cancer (mean age 47.12 years) experiencing pain. They were instructed to use the PainRELife mobile app for 3 months consecutively. The Mobile Application Rating Scale (MARS) was used to evaluate usability. Furthermore, pain self-efficacy and participation in treatment decisions were evaluated. The study received ethical approval (R1597/21-IEO 1701) from the Ethical Committee of the European Institute of Oncology. RESULTS: The MARS subscale scores were medium to high (range: 3.31-4.18), and the total app quality score was 3.90. Patients with breast cancer reported reduced pain intensity at 3 months, from a mean of 5 at T0 to a mean of 3.72 at T2 (P=.04). The total number of times the app was accessed was positively correlated with pain intensity at 3 months (P=.03). The engagement (P=.03), information (P=.04), and subjective quality (P=.007) subscales were positively correlated with shared decision-making. Furthermore, participants with a lower pain self-efficacy at T2 (mean 40.83) used the mobile app more than participants with a higher pain self-efficacy (mean 48.46; P=.057). CONCLUSIONS: The data collected in this study highlight that digital health technologies, when developed using a patient-driven approach, might be valuable tools for increasing participation in clinical care by patients with breast cancer, permitting them to achieve a series of key clinical outcomes and improving quality of life. Digital integrated health ecosystems might be important tools for improving ongoing monitoring of physical status, psychological burden, and socioeconomic issues during the cancer survivorship trajectory. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/41216.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».