The ONE‐MIND Study: Rationale and protocol for assessing the effects of ONlinE MINDfulness‐based cancer recovery for the prevention of fatigue and other common side effects during chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Cancer patients often experience poor quality of life (QoL) during chemotherapy (CT) treatments due to side effects including fatigue, insomnia, pain and nausea/vomiting. Mindfulness-based cancer recovery (MBCR) is an evidence-based intervention for treating such symptoms, but has not been investigated as an adjunctive treatment during CT. This study aims to determine the efficacy of an online group MBCR programme delivered during CT in 12 real-time interactive weekly sessions for managing fatigue (primary outcome). Secondary outcomes include sleep disturbance, pain, nausea/vomiting, mood, stress and QoL. Exploratory outcomes include cognitive function, white blood cell counts and return to work. The study is a two-armed randomised controlled waitlist trial with 2:1 allocation to treatment (online group MBCR during CT) or control (waitlist usual care; online MBCR following CT completion) with a target sample size of N = 178. Participants are breast or colorectal cancer patients undergoing common CT regimens in Calgary, Canada. Online assessments using validated self-reported instruments will take place at baseline, post-MBCR, post-CT and 12 months' post-baseline. If online MBCR delivered during CT significantly reduces fatigue in cancer patients' post-CT and also impacts secondary symptoms, this would provide evidence for including mindfulness training as an adjunctive symptom management therapy during CT.
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 | 0,030 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 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 ».