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Enregistrement W4403758188 · doi:10.2196/53443

Development of an Educational Website for Patients With Cancer and Preexisting Autoimmune Diseases Considering Immune Checkpoint Blockers: Usability and Acceptability Study

2024· article· en· W4403758188 sur OpenAlexvenueaboutno aff
María A. López-Olivo, María E. Suarez‐Almazor, Gabrielle F. Duhon, McKenna Erck, Huifang Lu, Cassandra Calabrese, Mehmet Altan, Hussein A. Tawbi, Alexa Meara, Clifton O. Bingham, Adi Diab, Viola B. Leal, Robert J. Volk

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésUsabilityCancerImmune checkpointImmune systemMedicineComputer scienceImmunologyImmunotherapyInternal medicineHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with cancer and an underlying autoimmune disease who are considering immune checkpoint blockers (ICBs) need to know about the benefits and risks of severe immune-related adverse events and flares of the autoimmune condition. OBJECTIVE: This study aims to develop and alpha test an educational website for patients with cancer. METHODS: Learning topics, images, and website architecture (including flow and requirements) were developed and iteratively reviewed by members of a community scientist program, a patient advisory group, and content experts. Alpha testing was performed, measuring the site's usability using the Suitability Assessment of Materials and its acceptability using the Ottawa Acceptability Measure. RESULTS: The website included a home page; general information about ICBs; comprehensive modules on the benefits and risks of ICBs for patients with cancer and preexisting autoimmune diseases; general wellness information; and features such as a quiz, additional resources, and a glossary. For the alpha testing, 9 users assessed the newly developed website. Patient reviewers (n=5) had rheumatoid arthritis, Crohn disease, Sjogren syndrome, or vasculitis. Health care provider reviewers (n=4) were medical oncologists or rheumatologists. The median Suitability Assessment of Materials rating was 75 (IQR 70-79; range 0-100) for patients versus 66 (IQR 57-72; range 0-100) for providers (scores ≥70 indicate no substantial changes needed). Recommendations for improvement, mostly involving navigation and accessibility, were addressed. All participants expressed that the website was acceptable and balanced in terms of discussion of benefits and harms. Because half (2/4, 50%) of the providers suggested we increase the amount of information, we extended the content on the impact of having an autoimmune disease when considering ICB treatment, the probability of flares, and the management of flares in this context. CONCLUSIONS: The feedback led to minor revisions to enhance readability, navigation, and accessibility, ensuring the website's suitability as a decision-making aid. The newly developed website could become a supporting tool to facilitate patient-physician discussion regarding ICBs.

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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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