Using mHealth Technology to Evaluate Daily Symptom Burden among Adult Survivors of Childhood Cancer: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer therapies predispose survivors to a high symptom burden. This study utilized mobile health (mHealth) technology to assess the feasibility of collecting daily symptoms from adult survivors of childhood cancer to evaluate symptom fluctuation and associations with future health-related quality-of-life (HRQOL). METHODS: This prospective study used an mHealth platform to distribute a 20-item cancer-related symptom survey (5 consecutive days each month) and an HRQOL survey (the day after the symptom survey) over 3 consecutive months to participants from the Childhood Cancer Survivor Study. These surveys comprised a PROMIS-29 Profile and Neuro-QOL assessed HRQOL. Daily symptom burden was calculated by summing the severity (mild, moderate, or severe) of 20 symptoms. Univariate linear mixed-effects models were used to analyze total, person-to-person, day-to-day, and month-to-month variability for the burden of 20 individual symptoms. Multivariable linear regression was used to analyze the association between daily symptom burden in the first month and HRQOL in the third month, adjusted for covariates. RESULTS: Out of the 60 survivors invited, 41 participated in this study (68% enrollment rate); 83% reported their symptoms ≥3 times and 95% reported HRQOL in each study week across 3 months. Variability of daily symptom burden differed from person-to-person (74%), day-to-day (18%), and month-to-month (8%). Higher first-month symptom burden was associated with poorer HRQOL related to anxiety (regression coefficient: 6.56; 95% CI: 4.10-9.02), depression (6.32; 95% CI: 3.18-9.47), fatigue (7.93; 95% CI: 5.11-10.80), sleep (6.07; 95% CI: 3.43-8.70), pain (5.16; 95% CI: 2.11-8.22), and cognitive function (-6.89; 95% CI: -10.00 to -3.79) in the third month. CONCLUSIONS: Daily assessment revealed fluctuations in symptomology, and higher symptom burden was associated with poorer HRQOL in the future. Utilizing mHealth technology for daily symptom assessment improves our understanding of symptom dynamics and sources of variability.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».