MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2474588462 · doi:10.2196/resprot.5055

Optimizing Social Network Support to Families Living With Parental Cancer: Research Protocol for the Cancer-PEPSONE Study

2015· article· en· W2474588462 sur OpenAlexvenueno aff
May Aasebø Hauken, Mette Senneseth, Atle Dyregrov, Kari Dyregrov

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial supportPsychosocialRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)Coping (psychology)Social network (sociolinguistics)Psychological resiliencePsychologyIntervention (counseling)MedicineGerontologyClinical psychologyNursingPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parental cancer can have a significant impact on a family's psychosocial functioning and quality of life, whereby the children's situation is strongly related to parental coping and capacity. Such parents ask for more help in order to increase their care capacity, while the network is often insecure about how to help and thereby withdraw. They ask for guidance and training to be able to support cancer families. Based on this, the Cancer- Psycho-Educational Program for the SOcial NEtwork (PEPSONE) study was developed. OBJECTIVE: To optimize social network support through a psycho-educational program for families living with parental cancer and their network members in order to increase parental capacity and thereby secure the children's safety and quality of life. METHODS: A randomized controlled trial (RCT) in which families (N=60) living with parental cancer will be randomized to either an intervention group or a control group. The intervention will last for 3 hours and includes (1) introduction, (2) psycho-education (living with cancer in the family and the importance of social network support), and (3) discussion (this family's need for social support). Primary outcomes are social support, mental health, and quality of life, and secondary outcomes are resilience and parental capacity. Data will be collected by a set of questionnaires distributed to healthy parents (N=60) living with a partner with cancer, one child in the family between 8-18 years of age (N=60), and network members (N=210) of the intervention families at inclusion, and after 3 and 6 months. Comparing differences between the intervention group (n=30) and the control group (n=30), the power analysis shows that P<.05 and a statistical power = .80 would detect effect sizes of clinical interest. RESULTS: This paper presents the Cancer-PEPSON study's protocol to provide a broader understanding of the background and content of the program. The study is ongoing until August 2016 and the first results are anticipated to be finished by November 2015. CONCLUSIONS: To our knowledge, this will be the first RCT study to optimize social network support through a psycho-educational program for families living with parental cancer and their network members, as well as provide an evidence basis for social network support. The results may provide important knowledge that is useful for clinical practice and further research. The trial is reported according to the CONSORT checklist. CLINICALTRIAL: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 15982171; http://www.controlled-trials.com/ISRCTN15982171/15982171 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6cg9zunS0).

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,012

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 Opus0,499
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,121 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetFamily Support in IllnessTravaux en français237 207