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Enregistrement W2651013032 · doi:10.2196/resprot.7075

Development of a Web-Based Intervention for Addressing Distress in Caregivers of Patients Receiving Stem Cell Transplants: Formative Evaluation With Stakeholder Interviews and Focus Groups

2017· article· en· W2651013032 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole Pensak, Tanisha Joshi, Teresa L. Simoneau, Kristin Kilbourn, Alaina L. Carr, Jean S. Kutner, Mark L. Laudenslager

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésFocus groupThematic analysisPalliative careIntervention (counseling)PsychoeducationDistressMedicineFamily caregiversFormative assessmentStress managementPsychologyNursingQualitative researchClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Caregivers of cancer patients experience significant burden and distress including depression and anxiety. We previously demonstrated the efficacy of an eight session, in-person, one-on-one stress management intervention to reduce distress in caregivers of patients receiving allogeneic hematopoietic stem cell transplants (allo-HSCT). OBJECTIVE: The objective of this study was to adapt and enhance the in-person caregiver stress management intervention to a mobilized website (eg, tablet, smartphone, or computer-based) for self-delivery in order to enhance dissemination to caregiver populations most in need. METHODS: We used an established approach for development of a mhealth intervention, completing the first two research and evaluation steps: Step One: Formative Research (eg, expert and stakeholder review from patients, caregivers, and palliative care experts) and Step Two: Pretesting (eg, Focus Groups and Individual Interviews with caregivers of patients with autologous HSCT (auto-HSCT). Step one included feedback elicited for a mock-up version of Pep-Pal session one from caregiver, patients and clinician stakeholders from a multidisciplinary palliative care team (N=9 caregivers and patient stakeholders and N=20 palliative care experts). Step two included two focus groups (N=6 caregivers) and individual interviews (N=9 caregivers) regarding Pep-Pal's look and feel, content, acceptability, and potential usability/feasibility. Focus groups and individual interviews were audio-recorded. In addition, individual interviews were transcribed, and applied thematic analysis was conducted in order to gain an in-depth understanding to inform the development and refinement of the mobilized caregiver stress management intervention, Pep-Pal (PsychoEducation and skills for Patient caregivers). RESULTS: Overall, results were favorable. Pep-Pal was deemed acceptable for caregivers of patients receiving an auto-HSCT. The refined Pep-Pal program consisted of 9 sessions (Introduction to Stress, Stress and the Mind Body Connection, How Thoughts Can Lead to Stress, Coping with Stress, Strategies for Maintaining Energy and Stamina, Coping with Uncertainty, Managing Changing Relationships and Communicating Needs, Getting the Support You Need, and Improving Intimacy) delivered via video instruction through a mobilized website. CONCLUSIONS: Feedback from stakeholder groups, focus groups, and individual interviews provided valuable feedback in key areas that was integrated into the development of Pep-Pal with the goal of enhancing dissemination, engagement, acceptability, and usability.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,327
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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