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Enregistrement W2993735707 · doi:10.2196/14361

Defining the Supportive Care Needs and Psychological Morbidity of Patients With Functioning Versus Nonfunctioning Neuroendocrine Tumors: Protocol for a Phase 1 Trial of a Nurse-Led Online and Phone-Based Intervention

2019· article· en· W2993735707 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Guccione, Karla Gough, Allison Drosdowsky, Krista Fisher, Timothy Price, Nick Pavlakis, Mustafa Khasraw, David Wyld, David Ransom, Grace Kong, Simone Leyden, John Leyden, Michael Michael, Penelope Schofield

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Intervention (counseling)MedicineRandomized controlled trialPhoneNursingPsychologyClinical psychologyPsychotherapistAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Online information resources and support have been demonstrated to positively influence the well-being of people diagnosed with cancer. This has been explored in past literature for more common cancers; however, for rare cancers, such as neuroendocrine tumors (NETs), there are little to no support or resources available. Despite relatively good prognoses, the quality of life (QoL) of patients with NETs is significantly lower compared with samples of mixed cancer patients and the general population. Patients with NETs also typically report unclear and difficult pathways of disease management and treatment, given the heterogeneity of the diagnosis. There is a vital need to improve the availability of disease-specific information for this patient group and provide supportive care that is tailored to the unique needs of the NET patient population. OBJECTIVE: This study described the protocol of a study aimed to better understand the outcomes and experiences of patients diagnosed with NETs and to develop and pilot test a nurse-led online and phone-based intervention that will provide tailored supportive care targeted to NET subgroups (functioning vs nonfunctioning). METHODS: This is a multisite cohort with 3 phases, incorporating both quantitative and qualitative data collection. Phase 1 is a mixed methods prospective cohort study of NET patients identifying differences in patient experiences and priority of needs between NET subgroups. Phase 2 utilizes results from phase 1 to develop an online and nurse-led phone-based intervention. Phase 3 is to pilot test and evaluate the intervention's acceptability, appropriateness, and feasibility. RESULTS: Currently, the project is progressing through phase 1 and has completed recruitment. A total of 138 participants have been recruited to the study. To date, patient-reported outcome data from 123 participants at baseline and 87 participants at 6-month follow-up have been collected. Of these, qualitative data from semistructured interviews from 35 participants have also been obtained. Phase 2 and phase 3 of the project are yet to be completed. CONCLUSIONS: Limited research for patients with NETs suggests that QoL and patient experiences are significantly impaired compared with the general population. Furthermore, past research has failed to delineate how the clinical variability between those with functioning and nonfunctioning NETs impacts patient supportive care needs. This study will improve on the availability of disease-specific information as well as informing the design of a nurse-led online and phone-based supportive care intervention tailored for the unique needs of the NET patient population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14361.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,394 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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