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Enregistrement W2760390028

A feasibility study examining the effectiveness of a mobile intervention for reducing sitting time in prostate cancer survivors: RiseTx

2014· article· en· W2760390028 sur OpenAlexaffabout
Linda Trinh, Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos, Catherine M. Sabiston, Shabbir M.H. Alibhai, Jennifer M. Jones, Scott R. Berry, Andrew Loblaw, Guy Faulkner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSittingProstate cancersedMedicinePsychological interventionAndrogen deprivation therapyIntervention (counseling)Physical therapyGerontologyCancerNursingInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prostate cancer survivors (PCS) prescribed androgen deprivation therapy (ADT) are at risk for chronic disease that may be preventable with a reduction in sedentary behaviour (SED)–yet there are no known SED interventions among cancer survivors. This study aims to develop and test a SED intervention using a mobile application to reduce sitting time among PCS. Methods: Nine focus groups of 90 minutes each were conducted. PCS were recruited from local hospitals and a community group in Toronto, Ontario between Nov 2013-Apr 2014. Probe questions assessed perceptions regarding SED, strategies to interrupt SED, and design preferences for a mobile application. Data were transcribed verbatim and a thematic analysis was conducted. Results: The sample was 27 PCS with a mean age of 73.5±8.1 years, mean BMI was 27.1 ± 4.3, mean number of months since diagnosis was 98.8 ± 69.4, 55.7% had localized prostate cancer, and 64.0% had ADT administered continuously. More than half of PCS were aware of the health risks with SED and were interested in a mobile application to reduce SED. PCS expressed that the design should be easy to use; have an alerting function; have the ability to track and monitor activity; tailored to the individual; and have a goal-setting function. Briefly, PCS in the intervention will receive a Jawbone (i.e., a wrist-worn device that provides sensory feedback to stand after prolonged sitting), and a mobile application that will provide various support tools over a 12-week period. Conclusions: PCS were aware of some of the health risks of SED and expressed interest in a mobile application to reduce SED that is easy to use and individualized. These findings are now being used to develop and evaluate a novel mobile application to improve health outcomes among PCS. Acknowledgments: This study was funded by Prostate Cancer Canada-Movember Discovery Grants

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,310 · 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 non 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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