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Enregistrement W2948677834 · doi:10.2196/13543

Feasibility of a Mobile Phone App and Telephone Coaching Survivorship Care Planning Program Among Spanish-Speaking Breast Cancer Survivors

2019· article· en· W2948677834 sur OpenAlexvenueno aff
Anna María Nápoles, Jasmine Santoyo‐Olsson, Liliana Chacón, Anita L. Stewart, Niharika Dixit, Carmen Ortíz

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Cancer InstituteNHLBI Division of Intramural ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésCoachingSurvivorship curveMobile phoneBreast cancerPhoneCancer survivorshipPhone callPsychologyMedicinePhysical therapyGerontologyCancerComputer scienceTelecommunicationsPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spanish-speaking Latina breast cancer survivors experience disparities in knowledge of breast cancer survivorship care, psychosocial health, lifestyle risk factors, and symptoms compared with their white counterparts. Survivorship care planning programs (SCPPs) could help these women receive optimal follow-up care and manage their condition. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of a culturally and linguistically suitable SCPP called the Nuevo Amanecer (New Dawn) Survivorship Care Planning Program for Spanish-speaking breast cancer patients in public hospital settings, approaching the end of active treatment. METHODS: The 2-month intervention was delivered via a written bilingual survivorship care plan and booklet, Spanish-language mobile phone app with integrated activity tracker, and telephone coaching. This single-arm feasibility study used mixed methods to evaluate the intervention. Acceptability and feasibility were examined via tracking of implementation processes, debriefing interviews, and postintervention satisfaction surveys. Preliminary efficacy was assessed via baseline and 2-month interviews using structured surveys and pre- and postintervention average daily steps count based on activity tracker data. Primary outcomes were self-reported fatigue, health distress, knowledge of cancer survivorship care, and self-efficacy for managing cancer follow-up health care and self-care. Secondary outcomes were emotional well-being, depressive and somatic symptoms, and average daily steps. RESULTS: All women (n=23) were foreign-born with limited English proficiency; 13 (57%) had an elementary school education or less, 16 (70%) were of Mexican origin, and all had public health insurance. Coaching calls lasted on average 15 min each (SD 3.4). A total of 19 of 23 participants (83%) completed all 5 coaching calls. The majority (n=17; 81%) rated the overall quality of the app as "very good" or "excellent" (all rated it as at least "good"). Women checked their daily steps graph on the app between 4.2 to 5.9 times per week. Compared with baseline, postintervention fatigue (B=-.26; P=.02; Cohen d=0.4) and health distress levels (B=-.36; P=.01; Cohen d=0.3) were significantly lower and knowledge of recommended follow-up care and resources (B=.41; P=.03; Cohen d=0.5) and emotional well-being improved significantly (B=1.42; P=.02; Cohen d=0.3); self-efficacy for managing cancer follow-up care did not change. Average daily steps increased significantly from 6157 to 7469 (B=1311.8; P=.02; Cohen d=0.5). CONCLUSIONS: We found preliminary evidence of program feasibility, acceptability, and efficacy, with significant 2-month improvements in fatigue, health distress, and emotional well-being and increased knowledge of recommended follow-up care and average daily steps. Tailored mobile phone and health coaching SCPPs could help to ensure equitable access to these services and improve symptoms and physical activity levels among Spanish-speaking Latina breast cancer survivors.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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