Development of an App for Symptom Management in Women With Breast Cancer Receiving Maintenance Aromatase Inhibitors: Protocol for a Mixed Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with postmenopausal nonmetastatic estrogen receptor-positive breast cancer often experience a reduced quality of life after primary treatment. The disease and treatment trajectory consists of surgery followed by chemotherapy or radiation therapy. Upon this, maintenance hormone therapy with an aromatase inhibitor can result in several physical and psychosocial symptoms. Optimal symptom control during maintenance therapy is central to maintaining the patient's quality of life. OBJECTIVE: This study aims to (1) develop an electronic symptom management tool for patients with postmenopausal early breast cancer receiving maintenance aromatase inhibitors with an endocrine aspect and (2) assess the feasibility, acceptability, and usability of the pilot version of the Bone@BC app. Furthermore, longitudinally, symptom prevalence and quality of life for patients with postmenopausal nonmetastatic estrogen receptor-positive breast cancer will be explored. METHODS: This study follows a multistage research plan. In stage 1, a systematic literature review to establish an overview of aromatase inhibitor-related symptoms reported by postmenopausal women with nonmetastatic estrogen receptor-positive breast cancer will be completed. In stage 2, a comprehensive overview of symptoms related to aromatase inhibitors (letrozole, exemestane, and anastrozole) will be performed (eg, by reviewing medical leaflets and guidelines). In stage 3, an electronic app with a user-friendly Patient Concern Inventory list to comprise symptoms and concerns will be developed. Last, in stage 4, a convergent mixed methods feasibility study of the pilot version of the Bone@BC app will be conducted. A total of 45 patients with postmenopausal nonmetastatic estrogen receptor-positive breast cancer will use the app daily for symptom identification and respond to 6 serial patient-reported outcome measurements for 12 weeks. Finally, semistructured interviews will be performed. The primary outcome includes consent rate, attrition rate, retention rates, technical issues, and adherence, assessed using preestablished criteria on feasibility and a mixed methods approach for exploring acceptability. A patient advisory board consisting of 5 women with breast cancer is recruited to include their perspectives and experiences in the planning, organization, implementation, and dissemination of the research throughout the project. RESULTS: At the time of submitting this paper (January 2024), a total of 23 patients have been included in the stage 2 medical audit over the recruitment period of 3 months (November 2022 to February 2023), and 19 patients have been enrolled in stage 2, the semistructured patient interviews. CONCLUSIONS: This protocol describes a study investigating the feasibility, acceptability, and usability of the symptom management tool Bone@BC developed for patients with breast cancer with an endocrine aspect. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrails.gov NCT05367830; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05367830. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/49549.
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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 | 0,038 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,011 |
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 ».