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Enregistrement W2084635075 · doi:10.1007/s12160-014-9610-2

Effects of a Multiple Health Behavior Change Intervention for Colorectal Cancer Survivors on Psychosocial Outcomes and Quality of Life: a Randomized Controlled Trial

2014· article· en· W2084635075 sur OpenAlexaff
Anna L. Hawkes, Kenneth I. Pakenham, Suzanne K. Chambers, Tania Patrao, Kerry S. Courneya

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCancer AustraliaAustralian Government
Mots-clésPsychosocialQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialMedicineIntervention (counseling)Colorectal cancerHealth psychologyHealth related quality of lifeCancerClinical psychologyPhysical therapyGerontologyPublic healthPsychiatryInternal medicineNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple health behavior change can ameliorate adverse effects of cancer. PURPOSE: The purpose of this study was to determine the effects of a multiple health behavior change intervention (CanChange) for colorectal cancer survivors on psychosocial outcomes and quality of life. METHODS: A total of 410 colorectal cancer survivors were randomized to a 6-month telephone-based health coaching intervention (11 sessions using acceptance and commitment therapy strategies focusing on physical activity, weight management, diet, alcohol, and smoking) or usual care. Posttraumatic growth, spirituality, acceptance, mindfulness, distress, and quality of life were assessed at baseline, 6 and 12 months. RESULTS: Significant intervention effects were observed for posttraumatic growth at 6 (7.5, p < 0.001) and 12 months (4.1, p = 0.033), spirituality at 6 months (1.8, p = 0.011), acceptance at 6 months (0.2, p = 0.005), and quality of life at 6 (0.8, p = 0.049) and 12 months (0.9, p = 0.037). CONCLUSIONS: The intervention improved psychosocial outcomes and quality of life (physical well-being) at 6 months with most effects still present at 12 months. ( TRIAL REGISTRATION NUMBER: ACTRN12608000399392).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,327 · 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 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

Citations130
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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