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Enregistrement W4406615593 · doi:10.2196/63099

Telehomecare Monitoring for Patients Receiving Anticancer Oral Therapy: Protocol for a Mixed Methods Evaluability Study

2025· article· en· W4406615593 sur OpenAlexaffvenue
Dominique Tremblay, Thomas Joly‐Mischlich, Annick Dufour, Marie‐Claude Battista, Djamal Berbiche, José Côté, Marco Décelles, Catherine Forget, Brigitte Guérin, Frédéric Lemay, Manon Lemonde, Éric Maillet, Nathalie Moreau, Michel Pavic, Sara V. Soldera, Catherine Wilhelmy

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensOntario Tech UniversityInstitute for Research in Immunology and CancerQuebec - Clinical Research Organization in CancerQuebec Breast Cancer FoundationSanté MontérégieUniversité de MontréalMcGill University Health CentreCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Descriptive statisticsMedicineData collectionResearch designQualitative propertyProcess managementMedical physicsComputer scienceAlternative medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telehomecare monitoring (TM) in patients with cancer is a complex intervention. Research shows variations in the benefits and challenges TM brings to equitable access to care, the therapeutic relationship, self-management, and practice transformation. Further investigation into these variations factors will improve implementation processes and produce effective outcomes. OBJECTIVE: This study aims to concurrently analyze implementation and evaluate the effectiveness of TM for patients receiving anticancer oral therapy. The objectives are to (1) contextualize how and why TM is implemented according to (a) site characteristics, (b) team characteristics, and (c) characteristics of patients receiving anticancer oral therapy; (2) assess TM effectiveness for recording electronic patient-reported outcome measures (ePROMs) and patient-reported experience measures (ePREMs) according to the site, implementation process, and patient characteristics; (3) describe the acceptability and feasibility of TM from the perspectives of the people directly or indirectly involved and provide evidence-based actionable guidance in anticipation of provincewide implementation. METHODS: This type II hybrid effectiveness-implementation study uses a concurrent mixed methods design. Evaluability assessment is integrated into an emerging practice in 3 participating sites to enable the evaluation of implementation strategies on TM clinical outcomes. Quantitative data for ePROMs and ePREMs will be collected using validated oncology questionnaire. Descriptive statistics and repeated measures using multiple linear mixed models and generalized estimating equations analyses will be undertaken alongside interpretive descriptive coding of qualitative data. Qualitative data will be gathered from key informants guided by the RE-AIM (reach, efficacy, adoption, implementation, maintenance) framework and its extension, PRISM (practical robust implementation and sustainability model). The concurrent approach allows results at multiple stages of this study to be integrated iteratively. The methodological choice aims to provide real-world data that are rigorous, rapidly usable in practice, and transferable to other settings. RESULTS: Questionnaires were pretested and the technological platform was codeveloped with members of the cancer care team and patients. Preparatory work was carried out to configure the TM platform and activate coordinating mechanisms between members of the cancer care team, patients, information technology experts, and the research team. A steering committee with 3 working groups was established to oversee the technological, clinical, and evaluation aspects of this study. Recruitment of patients for ePROMs started in February 2024, and data collection is expected to continue until March 2025. Interviews with members of the cancer care team began in November 2024. Full analysis should be completed by September 2025. CONCLUSIONS: This study will clarify how, why, for whom, and under what conditions TM can complement current care models. Our evaluability assessment will help to address implementation complexities and better understand intervention-to-practice operationalization so that implementation might be adapted to contextual factors without potentially harmful or inequitable impacts on patients. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/63099.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,012

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 Opus0,419
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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