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Enregistrement W2140177682 · doi:10.2196/humanfactors.3302

Development and Pilot Evaluation of an Online Relapse-Prevention Program Based on Acceptance and Commitment Therapy for Chronic Pain Patients

2015· article· en· W2140177682 sur OpenAlexvenueno aff
Martine Fledderus, Karlein M. G. Schreurs, Ernst T. Bohlmeijer, Miriam Vollenbroek-Hutten

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityChronic painAcceptance and commitment therapyRelapse preventionMedicineRehabilitationFocus groupMultidisciplinary approachPhysical therapyPsychologyIntervention (counseling)NursingComputer scienceClinical psychologyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A significant number of chronic pain patients experience a decline in therapeutic effects after rehabilitation. As face-to-face contacts with health care professionals are not always feasible after treatment, new, innovative, fully automated relapse-prevention programs are highly needed. OBJECTIVE: In this study an online, automated relapse-prevention program based on acceptance and commitment therapy (ACT)-both as a website and as a mobile app-was developed and evaluated. At each step of the development, end users (ie, chronic pain patients) were consulted in order to fully address their needs. METHODS: In a step-by-step process, a contextual inquiry, requirement specification, and design were executed with chronic pain patients by conducting, respectively, a focus group (n=10), interviews with rapid prototyping (n=28), and a user- and expert-based usability evaluation (n=14). Furthermore, a pilot evaluation was conducted with 14 chronic pain or fatigue patients who had received the online relapse-prevention program following a multidisciplinary ACT treatment. They were interviewed about their usage and the usefulness of the program in supporting them to maintain changed behaviors and prevent relapses in avoidance and pain control behaviors. RESULTS: The three stages provided information about the expected needs of end users, comments about the usefulness of the proposed features, and feedback about the design and usability of the program. This resulted in a fully operational, online relapse-prevention program. Results from the pilot evaluation showed that 9 patients used the online program after treatment, 5 of whom indicated that the program supported them after treatment. Of all the patients, 4 of them indicated that the program did not support them because they wanted more social interaction with other users. CONCLUSIONS: This study showed that an innovative, automated, online program that is user friendly can be developed by involving the end users in each step. The program was evaluated positively by some participants. The evaluation showed that the online relapse-prevention program has the potential to support chronic pain patients in maintaining their changed behaviors and preventing relapses in avoidance and pain control behaviors. TRIAL REGISTRATION: Nederlands Trial Register (NTR) Number: NTR4177; http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=4177 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6Ur6EFD1D).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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