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Enregistrement W2922398957 · doi:10.2196/10921

A Mobile-Based Mindfulness and Social Support Program for Adolescents and Young Adults With Sarcoma: Development and Pilot Testing

2019· article· en· W2922398957 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Donovan, Sarah R. Martin, Laura C. Seidman, Lonnie K. Zeltzer, Tara M. Cousineau, Laura A. Payne, Meredith Trant, Marjorie Weiman, Marla Knoll, Noah Federman

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésPsychosocialMedicineCancerIntervention (counseling)MindfulnessYoung adultGerontologySocial supportClinical psychologyPsychologyPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 70,000 adolescents and young adults (AYA) are diagnosed with cancer each year in the United States. Sarcomas carry a particularly high symptom burden and are some of the most common cancers among AYA. Recent work has documented significant levels of unmet needs among AYA with cancer, particularly the need for psychosocial support. Mobile technology may be a cost-effective and efficient way to deliver a psychosocial intervention to AYA with cancer and cancer survivors. OBJECTIVE: The two aims of this study were to (1) develop a pilot version of a mobile-based mindfulness and social support program and (2) evaluate program usage and acceptability. An exploratory aim was to examine change in psychosocial outcomes. METHODS: Thirty-seven AYA with sarcoma or sarcoma survivors, parents, and health care providers participated in the study. Semistructured interviews were conducted with 10 AYA, parents of five of the adolescents, and six health care providers. Themes from the interviews helped to inform the development of a mobile-based mindfulness pilot program and a companion Facebook-based social support group. Twenty AYA consented to participate in a single-arm pre-post evaluation of the program; 17 downloaded the app and joined the Facebook group. Seven of these participants had participated in the semistructured interviews. Six additional health care providers consented to participate in the evaluation stage. RESULTS: On average, participants completed 16.9 of the 28 unique sessions and used the mindfulness app for a mean 10.2 (SD 8.2) days during the 28-day evaluation period. The majority of participants (16/17) engaged in the social group and posted at least one reply to the moderator's prompts. The mean number of responses per person to the moderator of the social group was 15.2 of 31 (49%, range 0%-97%). Both AYA and health care providers responded positively to the Mindfulness for Resilience in Illness program and offered useful recommendations for improvements. Exploratory psychosocial analyses indicated there were no significant differences from pretest to posttest on measures of perceived social support, mindfulness, body image, or psychological functioning. CONCLUSIONS: This study offers preliminary support for the feasibility and acceptability of a mobile-based mindfulness and Facebook-based social support program for AYA with sarcoma. The feedback from AYA and health care providers will assist in creating a fully developed intervention. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03130751; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03130751.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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