A Technology-Assisted, Brief Mind-Body Intervention to Improve the Waiting Room Experience for Chemotherapy Patients: Randomized Quality Improvement Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients waiting for chemotherapy can experience stress, anxiety, nausea, and pain. Acupressure and meditation have been shown to control such symptoms. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility and effectiveness of an integrative medicine app to educate patients about these self-care tools in chemotherapy waiting rooms. METHODS: We screened and enrolled cancer patients in chemotherapy waiting rooms at two Memorial Sloan Kettering Cancer Center locations. Patients were randomly assigned into an intervention arm in which subjects watched acupressure and meditation instructional videos or a control arm in which they watched a time- and attention-matched integrative oncology lecture video. Before and after watching the videos, we asked the patients to rate four key symptoms: stress, anxiety, nausea, and pain. We performed the analysis of covariance to detect differences between the two arms postintervention while controlling for baseline symptoms. RESULTS: A total of 223 patients were enrolled in the study: 113 patients were enrolled in the intervention arm and 110 patients were enrolled in the control arm. In both groups, patients showed significant reductions in stress and anxiety from baseline (all P<.05), with the treatment arm reporting greater stress and anxiety reduction than the control arm (1.64 vs 1.15 in stress reduction; P=.01 and 1.39 vs 0.78 in anxiety reduction; P=.002). The majority of patients reported that the videos helped them pass time and that they would watch the videos again. CONCLUSIONS: An integrative medicine self-care app in the waiting room improved patients' experiences and reduced anxiety and stress. Future research could focus on expanding this platform to other settings to improve patients' overall treatment experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».