Exploring the Incorporation of a Novel Cardiotoxicity Mobile Health App Into Care of Patients With Cancer: Qualitative Study of Patient and Provider Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiotoxicity is a limitation of several cancer therapies and early recognition improves outcomes. Symptom-tracking mobile health (mHealth) apps are feasible and beneficial, but key elements for mHealth symptom-tracking to indicate early signs of cardiotoxicity are unknown. OBJECTIVE: We explored considerations for the design of, and implementation into a large academic medical center, an mHealth symptom-tracking tool for early recognition of cardiotoxicity in patients with cancer after cancer therapy initiation. METHODS: We conducted semistructured interviews of >50% of the providers (oncologists, cardio-oncologists, and radiation oncologists) who manage cancer treatment-related cardiotoxicity in the participating institution (n=11), and either interviews or co-design or both with 6 patients. Data were coded and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Providers indicated that there was no existing process to enable early recognition of cardiotoxicity and felt the app could reduce delays in diagnosis and lead to better patient outcomes. Signs and symptoms providers recommended for tracking included chest pain or tightness, shortness of breath, heart racing or palpitations, syncope, lightheadedness, edema, and excessive fatigue. Implementation barriers included determining who would receive symptom reports, ensuring all members of the patient's care team (eg, oncologist, cardiologist, and primary care) were informed of the symptom reports and could collaborate on care plans, and how to best integrate the app data into the electronic health record. Patients (n=6, 100%) agreed that the app would be useful for enhanced symptom capture and education and indicated willingness to use it. CONCLUSIONS: Providers and patients agree that a patient-facing, cancer treatment-related cardiotoxicity symptom-tracking mHealth app would be beneficial. Additional studies evaluating the role of mHealth as a potential strategy for targeted early cardioprotective therapy initiation are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».