Examining the Impact of a Personalized Self-Management Lifestyle Program Using Mobile Technology on the Health and Well-Being of Cancer Survivors: Protocol and Rationale for a Randomized Controlled Trial (The Moving On Study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer survivorship in Ireland is increasing in both frequency and longevity. However, a significant proportion of cancer survivors are overweight. This has negative implications for long-term health outcomes, including increased risk of subsequent and secondary cancers. There is a need to identify interventions, which can improve physical and psychological outcomes that are practical in modern oncology care. Mobile health (mHealth) interventions demonstrate potential for positive health behavior change, but there is little evidence for the efficacy of mobile technology to improve health outcomes in cancer survivors. OBJECTIVE: This study aims to investigate whether a personalized mHealth self-management lifestyle program is acceptable to participants and can improve physical and psychological outcomes of a subgroup of cancer survivors with increased health risks related to lifestyle behaviors. METHODS: ) was randomly assigned to the control (n=61) or intervention (n=62) group. The intervention group attended a 4-hour tailored lifestyle information session with a physiotherapist, dietician, and clinical psychologist to support self-management of health behavior. Over the following 12 weeks, participants engaged in personalized goal setting to incrementally increase physical activity (with feedback and review of goals through short message service text messaging contact). Objective measures of health behavior (ie, physical activity) were collected using Fitbit (Fitbit, Inc). Data on anthropometric, physiological, dietary behavior, and psychological measures were collected at baseline (T0), 12 weeks (T1; intervention end), and 24 weeks (T2; follow-up). Semistructured interviews were conducted to explore the retrospective acceptability of the Moving On program from the perspective of the recipients. RESULTS: This paper details the protocol for the Moving On study. The project was funded in August 2017. Enrolment started in December 2017. Data collection completed in September 2018. Data analysis is underway, and results are expected in winter 2019. CONCLUSIONS: The results of this study will determine the efficacy and acceptability of an mHealth intervention using behavior change techniques to promote health behaviors that support physical health and well-being in cancer survivors and will therefore have implications for health care providers, patients, health psychologists, and technologists. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13214.
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 | 0,018 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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 ».