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Enregistrement W4407462205 · doi:10.2196/63989

Evaluating the Effectiveness of a Mobile App for Breast Cancer Self-Management on Self-Efficacy: Nonrandomized Intervention Trial

2025· article· en· W4407462205 sur OpenAlexvenueno aff
Sun Mi Kim, Da Seul Kim, Yoonsung Jang, Min Kyoon Kim, Eun‐Seung Yu, Doug Hyun Han, Hee Jun Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintBreast cancerRandomized controlled trialSelf-managementSelf-efficacymHealthIntervention (counseling)MedicineCancerPhysical therapyPsychologyPsychological interventionPsychotherapistInternal medicineComputer scienceWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Numerous mobile apps have been developed for patients with cancer. However, there is still no comprehensive app for patients with breast cancer that integrates evidence-based medical information, psychological support, and schedule management through a multidisciplinary medical approach. OBJECTIVE: We aimed to investigate whether a mobile app designed to assist in the self-management of patients with breast cancer is feasible and positively affects their self-efficacy and other psychological aspects. METHODS: The Cancer Manager (CAMA) app was developed to assist in the self-management of patients with breast cancer and survivors of cancer according to cancer trajectory. Its functionalities include providing evidence-based digitalized information created by experts, managing patients' medication and medical appointment schedules, and providing a delayed question and answer system for patients to query health care professionals. In this nonrandomized intervention trial, we analyzed data from 66 patients with breast cancer, divided into experimental (CAMA: n=34, 52%) and control (treatment as usual: n=32, 48%) groups. Group allocation was determined based on the patient's willingness to use the app and access to compatible smartphones. Outcome measures included the Korean version of the Cancer Survivor Self-Efficacy Scale, the Korean version of the Mini-Mental Adjustment to Cancer (K-Mini-MAC) Scale, the World Health Organization Quality of Life Brief Version, Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7), and Menopause Emotional Symptoms Questionnaire (MESQ). A user satisfaction survey was also conducted. RESULTS: =4.30; P=.04). Changes in the anxious preoccupation subscale of the K-Mini-MAC Scale scores were positively correlated with changes in the PHQ-9 (r=0.46; P=.007) and GAD-7 (r=0.41; P=.02) scores and negatively correlated with changes in the positive attitude subscale of the K-Mini-MAC Scale scores (r=-0.36; P=.04). Changes in the PHQ-9 scores were positively correlated with changes in the GAD-7 (r=0.66; P<.001) and MESQ (r=0.35; P=.04) scores. The user satisfaction survey offered insights into the CAMA app's positive impact; trust-building outcomes; and opportunities for enhancement, such as the inclusion of communication tools and continued content enrichment. CONCLUSIONS: The mobile app for breast cancer self-management, CAMA, was deemed feasible and showed promise in improving the patients' self-efficacy regarding seeking help and support, positive attitude toward cancer, and psychological well-being. In addition, its use might help reduce anxious preoccupation with cancer, depressive mood, anxiety, and menopausal emotional symptoms. TRIAL REGISTRATION: Clinical Research Information Service KCT0007917; https://cris.nih.go.kr/cris/search/detailSearch.do?seq=23348.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeEssai non 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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