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Enregistrement W4400487625 · doi:10.2196/49703

Usability and Preliminary Efficacy of an Adaptive Supportive Care System for Patients With Cancer: Pilot Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4400487625 sur OpenAlexvenueno aff
Sharon H. Baik, Karen Clark, Marisol Sanchez, Matthew Loscalzo, Ashley Celis, Marianne Razavi, Dershung Yang, William Dale, Niina Haas

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésUsabilityRandomized controlled trialMedicineMedical physicsOncologyComputer scienceHuman–computer interactionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Using an iterative user-centered design process, our team developed a patient-centered adaptive supportive care system, PatientCareAnywhere, that provides comprehensive biopsychosocial screening and supportive cancer care to patients across the continuum of care adaptively. The overarching goal of PatientCareAnywhere is to improve health-related quality of life (HRQOL) and self-efficacy of patients with cancer by empowering them with self-management skills and bringing cancer care support directly to them at home. Such support is adaptive to the patient's needs and health status and coordinated across multiple sources in the forms of referrals, education, engagement of community resources, and secure social communication. OBJECTIVE: This study aims to assess the usability of the new web-based PatientCareAnywhere system and examine the preliminary efficacy of PatientCareAnywhere to improve patient-reported outcomes compared with usual care. METHODS: For phase 1, usability testing participants included patients with cancer (n=4) and caregivers (n=7) who evaluated the software prototype and provided qualitative (eg, interviews) and quantitative (eg, System Usability Scale) feedback. For phase 2, participants in the 3-month pilot randomized controlled trial were randomized to receive the PatientCareAnywhere intervention (n=36) or usual care control condition (n=36). HRQOL and cancer-relevant self-efficacy were assessed at baseline (preintervention assessment) and 12 weeks from baseline (postintervention assessment); mean differences between pre- and postintervention scores were compared between the 2 groups. RESULTS: Participants were highly satisfied with the prototype and reported above-average acceptable usability, with a mean System Usability Scale score of 84.09 (SD 10.02). Qualitative data supported the overall usability and perceived usefulness of the intervention, with a few design features (eg, "help request" function) added based on participant feedback. With regard to the randomized controlled trial, patients in the intervention group reported significant improvements in HRQOL from pre- to postintervention scores (mean difference 6.08, SD 15.26) compared with the control group (mean difference -2.95, SD 10.63; P=.01). In contrast, there was no significant between-group difference in self-efficacy (P=.09). CONCLUSIONS: Overall, PatientCareAnywhere represents a user-friendly, functional, and acceptable supportive care intervention with preliminary efficacy to improve HRQOL among patients diagnosed with cancer. Future studies are needed to further establish the efficacy of PatientCareAnywhere as well as explore strategies to enhance user engagement and investigate the optimal intensity, frequency, and use of the intervention to improve patient outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02408406; https://clinicaltrials.gov/study/NCT02408406.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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