Facebook Intervention for Young-Onset Melanoma Patients and Their Family Members: Pilot and Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite their elevated melanoma risk, young-onset melanoma patients and their families exhibit low rates of engagement in skin cancer surveillance and sun protection behaviors. Interventions that improve skin cancer surveillance (total cutaneous exam [TCE] and skin self-exam [SSE]) and prevention (sun protection) practices among young-onset patients and their family members would likely have an impact on skin cancer morbidity and mortality; however, such interventions are lacking. Objective: The objective of our study was to examine the development, feasibility, and preliminary impact of a family-focused Facebook intervention to increase engagement in TCE, SSE, and sun protection among young-onset melanoma patients and their families. Methods: In this study, 48 young-onset melanoma patients and their 40 family members completed measures of knowledge; beliefs; and TCE, SSE, and sun protection intentions before and 1 month after participating in 1 of 5 separate “secret” (ie, private) Facebook groups. The intervention content consisted of daily postings about skin cancer, skin cancer risk factors, TCE, SSE, and sun protection. Results: Patient and family member participation rates differed by recruitment setting, with acceptance rates ranging from 24.6% to 39.0% among families recruited from a cancer center setting and from 12.7% to 61.5% among families recruited from a state registry. Among the 5 consecutive groups conducted, engagement, as measured by comments and likes in response to postings, increased across the groups. In addition, participants positively evaluated the intervention content and approach. Preliminary analyses indicated increases in TCE, SSE, and sun protection intentions. Conclusions: Our family-focused Facebook intervention showed promise as a potentially feasible and efficacious method to increase sun protection and skin cancer surveillance among individuals at increased risk for melanoma.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».