MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392028810 · doi:10.1200/go.23.00447

SMART-ESAS: Smartphone Monitoring and Assessment in Real Time of Edmonton Symptom Assessment System Scores for Patients With Cancer

2024· article· en· W4392028810 sur OpenAlexaboutno aff
Chitrakshi Nagpal, Sameer Bakhshi, Prabhat Singh Malik, Hardik Gupta, Chetanya Mittal, Akash Kumar, Aparna Sharma, Deepam Pushpam, Sachin Khurana, Raja Pramanik, Nishkarsh Gupta, Atul Batra

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Society of Clinical Oncology
Mots-clésMedicineIntraclass correlationAnxietyQuality of life (healthcare)Physical therapyLogistic regressionOdds ratioInternal medicinePsychiatryClinical psychologyPsychometricsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE Serial patient-reported outcome (PRO) measurements in clinical practice are associated with a better quality of life and survival. Recording electronic PROs using smartphones is an efficient way to implement this. We aimed to assess the feasibility of the electronically filled Edmonton Symptom Assessment System (e-ESAS) scale in the lower-middle–income country (LMIC) setting. METHODS Baseline clinical features and conventional paper-based ESAS (p-ESAS) were collected in newly diagnosed patients with solid organ tumors. Text message link was sent to these patients for filling e-ESAS. ESAS was categorized into physical, psychological, and total symptom domains. Scores were divided into none to mild (0-3) and moderate to severe (4-10). Intraclass correlation coefficients (ICCs) were used to determine the correlation between p-ESAS and e-ESAS. Multivariable logistic regression was used to identify independent factors affecting symptom burden. RESULTS Of 1,160 participants who filled out p-ESAS, 595 completed both e-ESAS and p-ESAS questionnaires and were included in the final analysis. Moderate to severe physical, psychological, and total symptom scores were seen in 39.8%, 40%, and 39% of participants. Tiredness and anxiety were the most common physical and psychological symptoms, respectively. ICCs between the p-ESAS and e-ESAS varied between 0.75 and 0.9. Total symptom scores were independently predicted by metastatic disease (odds ratio [OR], 1.83; 95% CI, 1.26 to 2.67; P = .001) and a higher level of education (OR, 0.42; 95% CI, 0.25 to 0.72; P = .001). CONCLUSION Paper-based and electronically filled ESASs have good intraobserver reliability across individual symptoms and domain scores in a representative cohort at a tertiary care institute in the LMIC. This may help us incorporate e-ESAS in routine clinical care in the real-world setting with financial, infrastructural, and manpower limitations.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJCO Global OncologyMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207