A Mobile System to Improve Quality of Life Via Energy Balance in Breast Cancer Survivors (BENECA mHealth): Prospective Test-Retest Quasiexperimental Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Energy balance is defined as the difference between energy expenditure and energy intake. The current state of knowledge supports the need to better integrate mechanistic approaches through effective studies of energy balance in the cancer population because of an observed significant lack of adherence to healthy lifestyle recommendations. To stimulate changes in breast cancer survivors' lifestyles based on energy balance, our group developed the BENECA (Energy Balance on Cancer) mHealth app. BENECA has been previously validated as a reliable energy balance monitoring system. OBJECTIVE: Based on our previous results, the goal of this study was to investigate the feasibility of BENECA mHealth in an ecological clinical setting with breast cancer survivors, by studying (1) its feasibility and (2) pretest-posttest differences with regard to breast cancer survivor lifestyles, quality of life (QoL), and physical activity (PA) motivation. METHODS: Eighty breast cancer survivors diagnosed with stage I to IIIA and with a body mass index over 25 kg/m2 were enrolled in this prospective test-retest quasi-experimental study. Patients used BENECA mHealth for 8 weeks and were assessed at baseline and the postintervention period. Feasibility main outcomes included percentage of adoption, usage, and attrition; user app quality perception measured with the Mobile App Rating Scale (MARS); satisfaction with the Net Promoter Score (NPS); and barriers and facilitators of its use. Clinical main outcomes included measuring QoL with the European Organization for Research and Treatment of Cancer QoL Questionnaire Core 30 (EORT QLQ-C30), PA assessment with accelerometry, PA motivation measure with a Spanish self-efficacy scale for physical activity (EAF), and body composition with dual-energy x-ray absorptiometry. Statistical tests (using paired-sample t tests) and Kaplan-Meier survival curves were analyzed. RESULTS: BENECA was considered feasible by the breast cancer survivors in terms of use (76%, 58/76), adoption (69%, 80/116), and satisfaction (positive NPS). The app quality score did not make it one of the best-rated apps (mean 3.71, SD 0.47 points out of 5). BENECA mHealth improved the QoL of participants (global health mean difference [MD] 12.83, 95% CI 8.95-16.71, P<.001), and EAF score (global MD 36.99, 95% CI 25.52-48.46, P<.001), daily moderate-to-vigorous PA (MD 7.38, 95% CI 0.39-14.37, P=.04), and reduced body weight (MD -1.42, 95% CI -1.97 to -0.87, P<.001). CONCLUSIONS: BENECA mHealth can be considered feasible in a real clinical context to promote behavioral changes in the lifestyles of breast cancer survivors, but it needs to be enhanced to improve user satisfaction with use and functionality. This study highlights the importance of the use of mobile apps based on energy balance and how the QoL of breast cancer survivors can be improved via monitoring.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».