Patient-Perceived Benefits and Limitations of Standard of Care Remote Symptom Monitoring During Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Remote symptom monitoring (RSM) allows patients to electronically self-report symptoms to their healthcare team for individual management. Clinical trials have demonstrated overarching benefits; however, little is known regarding patient-perceived benefits and limitations of RSM programs used during patient care. Methods This prospective qualitative study from December 2021 to May 2023 included patients with cancer participating in standard-of-care RSM at the University of Alabama at Birmingham (UAB) in Birmingham, AL, and the Univeristy of South Alabama (USA) Health Mitchell Cancer Institute (MCI) in Mobile, AL. Semi-structured interviews focused on patient experiences with and perceptions surrounding RSM participation. Interviews occurred over the phone, via digital videoconference, or in person, at the convenience of the patient. Grounded theory was used to conduct content coding and identify recurring themes and exemplary quotes using NVivo. Results Forty patients (20 UAB, 20 MCI) were interviewed. Participants were predominately female (87.5%), aged 41-65 (50%), and married (57.5%). Data is consistent with local demographics, comprising mainly White (72.5%) and 27.5% Black individuals. Three main themes emerged regarding perceived benefits of RSM: (1) Facilitation of Proactive Management , identifying the patient’s needs and intervening earlier to alleviate symptom burden; (2) Promotion of Symptom Self-Management , providing patients autonomy in their cancer care; and (3) Improvement in Patient-Healthcare Provider Relationships , fostering genuine connections based on healthcare team’s responses. However, participants also noted Perceived Limitations of RSM ; particularly when support of symptom management was unnecessary, ineffective, or felt impersonal. Conclusion This study focused on patient experiences when utilizing a RSM program while undergoing treatment for cancer and found benefits to its implementation that extended beyond symptom management. At the same time, patients noted drawbacks experienced during RSM, which can help with future tailoring of RSM programs. Patient perceptions should be regularly assessed and highlighted for successful and sustained implementation.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».