Effectiveness of an online fatigue self-management programme for people with chronic neurological conditions: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate an online fatigue self-management programme in a sample of adults with chronic neurological conditions. DESIGN: Randomized controlled trial. SETTING: Online fatigue self-management programme delivered across Australia. PARTICIPANTS: Ninety-five people with fatigue secondary to multiple sclerosis, Parkinson's disease or post-polio syndrome. INTERVENTIONS: An online fatigue self-management programme, an information-only fatigue self-management programme and a control group. MAIN MEASURES: Groups were compared at pre test, post test and at three months on primary outcomes using the Fatigue Impact Scale, Activity Card Sort and Personal Wellbeing Index. RESULTS: With the exception of the Personal Wellbeing Index at post test (F = 3.519; P =0.034) and the Physical Subscale of the Fatigue Impact Scale at follow-up (F = 3.473; P =0.035) there were no significant differences between the three groups on primary outcomes. Post-hoc testing showed the differences to be between the information-only and control groups (P = 0.036 and P = 0.030 respectively). Improvement in the information-only group was unexpected but appears to be similar to results of other online interventions. The fatigue self-management and information-only groups performed better than the control on some secondary outcome measures. Low power in the analysis may have contributed to the findings. Repeated-measures ANCOVA showed that the fatigue self-management and the information-only groups improved over time on the Fatigue Impact Scale and the Activity Card Sort (P<0.05). The control group showed no improvements over time. CONCLUSIONS: Although the fatigue self-management group improved over time, results did not demonstrate additional benefit in most outcome measures when compared with the control group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».