Use of Mental Health Apps by Breast Cancer Patients and Their Caregivers in the United States: Protocol for a Pilot Pre-Post Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over one-third of cancer patients experience clinically significant mental distress, and distress in caregivers can exceed that of the cancer patients for whom they care. There is an urgent need to identify scalable and cost-efficient ways of delivering mental health interventions to cancer patients and their loved ones. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe the protocol to pilot a mobile app-based mental health intervention in breast cancer patients and caregivers. METHODS: The IntelliCare mental health apps are grounded in evidence-based research in psychology. They have not been examined in cancer populations. This pilot study will adopt a within-subject, pre-post study design to inform a potential phase III randomized controlled trial. A target sample of 50 individuals (with roughly equal numbers of patients and caregivers) at least 18 years of age and fluent in English will be recruited at a US National Cancer Institute designated clinical cancer center. Consent will be obtained in writing and a mobile phone will be provided if needed. Self-report surveys assessing mental health outcomes will be administered at a baseline session and after a 7-week intervention. Before using the apps, participants will receive a 30-min coaching call to explain their purpose and function. A 10-min coaching call 3 weeks later will check on user progress and address questions or barriers to use. Self-report and semistructured interviews with participants at the end of the study period will focus on user experience and suggestions for improving the apps and coaching in future studies. RESULTS: This study is ongoing, and recruitment will be completed by the end of 2018. CONCLUSIONS: Results from this study will inform how scalable mobile phone-delivered programs can be used to support breast cancer patients and their loved ones. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03488745; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03488745. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11452.
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 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 | 0,037 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,012 |
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.
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 ».