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Enregistrement W4413396758 · doi:10.2196/58113

Comparing the Costs of Surveillance of Early-Stage Breast Cancer by Digital or Traditional Follow-Up Methods: Randomized Crossover Study

2025· article· en· W4413396758 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Peltola, Carl Blomqvist, Niilo Färkkilä, Paula Poikonen‐Saksela, Johanna Mattson

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomizationBreast cancerRandomized controlled trialHealth careDigital healthStage (stratigraphy)Medical emergencyFamily medicineEmergency medicineCancerSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: An increasing number of early-stage breast cancer (EBC) survivors and limited health care resources have raised interest in developing digital methods for communication between patients and health care personnel. In 2015, Helsinki University Hospital (HUS) Comprehensive Cancer Center (CCC) launched a digital solution called Noona (Helsinki University Hospital; Noona Healthcare) for patients with cancer, which allows patients to report their symptoms or side effects and ask questions with a computer or smart mobile device. Objective: In this study, we compare the cost and contacts of surveillance of EBC by 2 follow-up methods: digital solution and phone calls during their first year of follow-up outside preplanned visits. Methods: This was a prospective, open-label, randomized crossover study. After postoperative radiotherapy, patients with EBC were randomized to surveillance with either a digital solution or phone calls in addition to routine follow-up visits. After 6 months, the patient switched to the alternative follow-up method. All patients were thus exposed to both follow-up methods, and the order was determined by randomization. Hospital contacts and the costs of specialized health care were extracted from the Ecomed database of the Helsinki and Uusimaa Hospital District. The Ecomed database records all hospital costs. The costs of follow-up visits and diagnostics at the HUS CCC were analyzed in a repeated measurements general linear model analysis. Results: The study extended from July 2015 to January 2017. Of 765 patients, 734 were included in the final analyses. For the digital solution group, the mean number of contacts per patient was 1.06 (SD 1.57) during the first 6-month period and 1.22 (SD 1.04) in the second period, with associated costs of €269 (US $313.21) and €311 (US $362.11). Similarly, in the phone call group, the mean number of contacts increased from 0.95 (SD 1.39) to 1.24 (SD 1.14) with the costs of €236 (US $274.78) and €344 (US $400.53), respectively. There were no statistically significant differences in the number of outpatient contacts (P=.46 and P=.35) or total costs (P=.80 and P=.12) between the 2 follow-up methods or randomization groups. Conclusions: We did not find any statistically significant differences in the total cost of follow-up of EBC by digital solution or phone calls. The number of visits and costs were higher during the latter follow-up period, probably due to the scheduled routine 1-year visit. There were more visits and higher costs in the digital solution group during the first 6 months, but these were higher in the phone call group during the latter 6-month period. This shows that the digital solution may enable faster access to outpatient services than conventional follow-up.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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