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Enregistrement W4409057567 · doi:10.2196/57388

Perceptions and Needs of Stakeholders Regarding MyPal Project’s Electronic Patient-Reported Outcome App: Cross-Sectional Qualitative Focus Group Study

2025· article· en· W4409057567 sur OpenAlexvenueno aff
Dimitrios Kyrou, Panos Bonotis, Christine Kakalou, Maria Vasilopoulou, Marcel Meyerheim, Annette Sander, Eleni Kazantzaki, Christina Karamanidou

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintFocus (optics)PerceptionFocus groupBusinessPsychologyMarketingComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Palliative care is crucial for patients with life-threatening and serious diseases such as cancer, as it addresses their physical, psychosocial, and spiritual needs. Hematological malignancies significantly contribute to global cancer cases, impacting both older adults and children. To meet the increasing demand for palliative care, electronic patient-reported outcome (ePRO) interventions offer valuable insights into patient monitoring and treatment decision-making. The MyPal project developed a digital ePRO solution to improve palliative care by enabling structured symptom reporting and promoting physician-patient communication. OBJECTIVE: This study aims to explore the perceptions, opinions, and needs of adult and pediatric patients with cancer, caregivers, and health care professionals (HCPs) regarding low-fidelity versions of the MyPal project's digital solution, which is designed to improve palliative cancer care. METHODS: A qualitative, cross-sectional study was conducted using 12 prepilot focus groups (FGs) across 4 European countries (Greece, Italy, Germany, and the Czech Republic) at participating hospitals and research centers. The FGs, held in person, included 61 participants, including 27 (44%) adult patients with chronic lymphocytic leukemia or myelodysplastic syndromes, 19 (31%) children with hematological malignancies or solid tumors and their parents, and 15 (25%) HCPs specializing in oncology and palliative care. A semistructured discussion guide, informed by vignettes and user personas, was used to facilitate discussions. Sessions were audio recorded, transcribed, and analyzed using thematic analysis to identify and extract themes and subthemes from the FG discussions. RESULTS: Three main themes emerged from the FG discussions. The first theme, improved care, showcased the project's potential to enhance health care through patient-reported measures by improving symptom monitoring, streamlining decision-making, and strengthening physician-patient communication. Patients and caregivers valued the ability to report symptoms remotely, reducing unnecessary hospital visits, while HCPs appreciated having structured patient data to guide treatment. The second theme, digital communication framework, revealed that while participants recognized the benefits of digital tools, they had concerns about data security, privacy, and clarity regarding communication protocols. Questions emerged about how and when HCPs would review and respond to patient-reported data. In the third theme, applicability for use in health care, participants emphasized the importance of the system's ease of use, particularly for older patients and young children. Concerns were raised about the potential intrusiveness of the system, particularly regarding notification frequency and the impact on daily life. HCPs highlighted workload challenges, suggesting the need for a structured alert system to prioritize urgent cases. CONCLUSIONS: Our findings indicate that ePRO-based interventions such as MyPal can improve palliative care by facilitating communication and patient monitoring. However, addressing privacy concerns, optimizing usability for diverse populations, and ensuring seamless integration into clinical workflows are critical for successful adoption. Insights from this study will inform future development and optimization of eHealth interventions in palliative care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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