Perceptions of Adolescents With Cancer Related to a Pain Management App and Its Evaluation: Qualitative Study Nested Within a Multicenter Pilot Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain in adolescents with cancer is common and negatively impacts health-related quality of life. The Pain Squad+ smartphone app, capable of providing adolescents with real-time pain management support, was developed to enhance pain management using a phased approach (ie, systematic review, consensus conference and vetting, iterative usability testing cycles). A 28-day Pain Squad+ pilot was conducted with 40 adolescents with cancer to evaluate the feasibility of implementing the app in a future clinical trial and to obtain estimates of treatment effect. OBJECTIVE: The objective of our nested qualitative study was to elucidate the perceptions of adolescents with cancer to determine the acceptability and perceived helpfulness of Pain Squad+, suggestions for app improvement, and satisfaction with the pilot study protocol. METHODS: Post pilot study participation, telephone-based, semistructured, and audio-recorded exit interviews were conducted with 20 adolescents with cancer (12-18 years). All interviews were transcribed and independently coded by 2 study team members. Content analysis was conducted to identify data categories and overarching themes. RESULTS: Five major themes comprising multiple categories and codes emerged. These themes focused on the acceptability of the intervention, acceptability of the study, the perceived active ingredients of the intervention, the suitability of the intervention to adolescents' lives, and recommendations for intervention improvement. CONCLUSIONS: Overall, Pain Squad+ and the pilot study protocol were acceptable to adolescents with cancer. Suggestions for intervention and study improvements will be incorporated into the design of a future randomized clinical trial (RCT) aimed at assessing the effectiveness of Pain Squad+ on adolescents with cancer health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».