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Enregistrement W4392368797 · doi:10.2196/51061

A Smart Water Bottle and Companion App (HidrateSpark 3) to Improve Bladder-Filling Compliance in Patients With Prostate Cancer Receiving Radiotherapy: Nonrandomized Trial of Feasibility and Acceptability

2024· article· en· W4392368797 sur OpenAlexvenueno aff
William Jin, Christopher Montoya, Benjamin Rich, Crystal Seldon, Miguel Noy, Deukwoo Kwon, Benjamin Spieler, Brandon A. Mahal, Matthew C. Abramowitz, Raphael Yechieli, Alan Pollack, Alan Dal Pra

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)MedicineProstate cancerRadiation therapyBottleProstateCancerInternal medicinePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with prostate cancer undergoing radiation therapy (RT) need comfortably full bladders to reduce toxicities during treatment. Poor compliance is common with standard of care written or verbal instructions, leading to wasted patient value (PV) and clinic resources via poor throughput efficiency (TE). OBJECTIVE: Herein, we assessed the feasibility and acceptability of a smartphone-based behavioral intervention (SBI) to improve bladder-filling compliance and methods for quantifying PV and TE. METHODS: In total, 36 patients with prostate cancer were enrolled in a single-institution, closed-access, nonrandomized feasibility trial. The SBI consists of a fully automated smart water bottle and smartphone app. Both pieces alert the patient to empty his bladder and drink a personalized volume goal, based on simulation bladder volume, 1.25 hours before his scheduled RT. Patients were trained to adjust their volume goal and notification times to achieve comfortably full bladders. The primary end point was met if qualitative (QLC) and quantitative compliance (QNC) were >80%. For QLC, patients were asked if they prepared their bladders before daily RT. QNC was met if bladder volumes on daily cone-beam tomography were >75% of the simulation's volume. The Service User Technology Acceptability Questionnaire (SUTAQ) was given in person pre- and post-SBI. Additional acceptability and engagement end points were met if >3 out of 5 across 4 domains on the SUTAQ and >80% (15/18) of patients used the device >50% of the time, respectively. Finally, the impact of SBI on PV and TE was measured by time spent in a clinic and on the linear accelerator (linac), respectively, and contrasted with matched controls. RESULTS: QLC was 100% in 375 out of 398 (94.2%) total treatments, while QNC was 88.9% in 341 out of 398 (85.7%) total treatments. Of a total score of 5, patients scored 4.33 on privacy concerns, 4 on belief in benefits, 4.56 on satisfaction, and 4.24 on usability via SUTAQ. Further, 83% (15/18) of patients used the SBI on >50% of treatments. Patients in the intervention arm spent less time in a clinic (53.24, SEM 1.71 minutes) compared to the control (75.01, SEM 2.26 minutes) group (P<.001). Similarly, the intervention arm spent less time on the linac (10.67, SEM 0.40 minutes) compared to the control (14.19, SEM 0.32 minutes) group (P<.001). CONCLUSIONS: This digital intervention trial showed high rates of bladder-filling compliance and engagement. High patient value and TE were feasibly quantified by shortened clinic times and linac usage, respectively. Future studies are needed to evaluate clinical outcomes, patient experience, and cost-benefit. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04946214; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT04946214.

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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,627

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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