A pilot mixed-methods evaluation of MS INFoRm: a self-directed fatigue management resource for individuals with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Fatigue management interventions for individuals with multiple sclerosis (MS) often feature structured programmes requiring repeated, in-person attendance that is not possible for all individuals. We sought to determine whether MS INFoRm, a self-directed fatigue management resource for individuals with MS, was worth further, more rigorous evaluation. Our indicators of worthiness were actual use of the resource by participants over 3 months, reductions in fatigue impact and increases in self-efficacy, and participant reports of changes in fatigue management knowledge and behaviours. This was a single-group, mixed-methods, before-after pilot study in individuals with MS reporting mild to moderate fatigue. Thirty-five participants were provided with MS INFoRm by a USB flash drive to use at home for 3 months, on their own volition. Twenty-three participants completed all standardized questionnaires, semi-structured interviews and study process measures. Participants reported actively using MS INFoRm over the 3-month study period (median total time spent using MS INFoRm=315 min) as well as significantly lower overall fatigue impact (Modified Fatigue Impact Scale: t=2.6, P=0.01), increased knowledge of MS fatigue (z=-2.8, P=0.01) and greater confidence in managing MS fatigue (z=-3.3, P=0.001). Individuals with significant reductions in fatigue impact also reported behavioural changes including tracking fatigue, better communication with others, greater awareness, improved quality of life and being more proactive. This study provides evidence that further rigorous evaluation of MS INFoRm, a self-directed resource for managing fatigue, is worth pursuing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».