Health-Related Internet Use Among Outpatients Undergoing Cancer Treatment During the COVID-19 Pandemic: Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health care professionals and patients frequently use the internet to access medical information. However, health-related mobile apps have yet to become fully integrated into routine clinical practice. Although the demand for eHealth apps has grown only modestly, studies suggest that such tools hold significant potential to enhance medical care and improve the quality of life, particularly for patients with cancer. To successfully implement these technologies in everyday practice, it is essential to understand the specific needs and preferences of the target population. Objective: The aim of this study was to assess internet and eHealth use among patients with cancer receiving chemotherapy at an outpatient ward and to evaluate how the COVID-19 pandemic influenced internet and eHealth app use. Methods: Between May 2021 and September 2021, a total of 303 patients receiving outpatient care at the hemato-oncology and gynecology departments of a Comprehensive Cancer Center were surveyed using a 21-item paper-based questionnaire, adapted from a validated information and communication technology-use survey. The questionnaire provided patient-reported information related to general internet abilities and use rates including health-related apps and changes during the COVID-19 pandemic. Data analysis was conducted using descriptive statistics, chi-square tests, Mann-Whitney U tests, and Spearman correlations. Results: In total, 98.7% (299/303) of participants reported regular internet use, 72.6% (217/299) reported using the internet to search for health-related information, and 79.1% (235/297) expressed readiness to communicate digitally with health care providers. Decreasing age and higher internet literacy correlated with a more frequent use of eHealth apps (P<.001). A total of 24.7% (68/275) reported increased internet use during the pandemic. Conclusions: The majority of patients were regular internet users and expressed an openness to eHealth apps. Factors such as internet literacy and average age are important to consider when implementing new eHealth apps in a clinical setting. Despite the positive influence of the pandemic on internet use, there remains a gap between self-reported readiness and real use of eHealth apps.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».