Metastatic Breast Cancer mHealth App to Promote Patient-Provider Communication: Protocol for a Usability and Satisfaction Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the availability of more advanced and effective treatments, life expectancy has improved among patients with metastatic breast cancer (MBC), but this makes communication with their medical oncologist more complex. Some patients struggle to learn about their therapeutic options and to understand and articulate their preferences. Mobile health (mHealth) apps can enhance patient-provider communication, playing a crucial role in the diagnosis, treatment, quality of life, and outcomes for patients living with MBC. Our team developed an app called My MBC Journey to focus on the collection of important information for patients with MBC between clinical encounters. OBJECTIVE: This study will evaluate the usability and satisfaction of My MBC Journey, a mobile app designed for MBC, to inform future modifications. METHODS: This mixed methods study will assess patient use and satisfaction with the My MBC Journey app to inform future app modifications and identify the barriers and facilitators to the app's use for enhancing patient-provider communication. We will recruit a prospective, cross-sectional convenience sample of 25 patients with MBC and a sample of 15 members of the care team (ie, caregivers, nurse navigators, and medical oncologists). Applying iterative, convergent mixed methods, we will conduct qualitative, semistructured interviews with the patients and care team members. We also will collect quantitative data on usability through app analytics and standardized questionnaires (ie, the Mobile Application Rating Scale, the Mobile Application Rating Scale user version, and the System Usability Scale). Qualitative interviews will be audio recorded and analyzed using NVivo software to identify mHealth implementation themes. RESULTS: The study's results will inform future app design modifications and gauge preliminary effect size in support of future evaluations of the app's efficacy in improving patient-provider communication. CONCLUSIONS: Our long-term goal is to improve patient-provider communication by developing mHealth apps that empower patients to collect and share clinically relevant, patient-reported information in a timely manner. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/66050.
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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 | 0,042 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,011 |
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 ».