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Enregistrement W3003085452 · doi:10.2196/16799

The Scleroderma Patient-Centered Intervention Network Self-Management Program: Protocol for a Randomized Feasibility Trial

2020· article· en· W3003085452 sur OpenAlexafffundvenue
Marie‐Eve Carrier, Linda Kwakkenbos, Warren R. Nielson, Claire Fedoruk, Karen Nielsen, Katherine Milette, Janet Pope, Tracy Frech, Shadi Gholizadeh, Laura K. Hummers, Sindhu R. Johnson, Pamela Piotrowski, Lisa R. Jewett, Jessica Gordon, Leland W.K. Chung, Dan Bilsker, Kimberly A. Turner, Julie Cumin, Joep Welling, Catherine Fortuné, Catarina Leite, Karen Gottesman, Maureen Sauvé, Tatiana Sofia Rodrı́guez-Reyna, Marie Hudson, Maggie Larché, Ward van Breda, María E. Suarez‐Almazor, Susan J. Bartlett, Vanessa L. Malcarne, Maureen D. Mayes, Isabelle Boutron, Fredrick M. Wigley, Brett D. Thombs

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Western HospitalUniversity of British ColumbiaMcGill UniversitySimon Fraser UniversityMultiple Sclerosis Society of CanadaSt Joseph's Health CareMount Sinai HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityHamilton Health SciencesCanadian Nutrition SocietyJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)Self-managementCohortIntervention (counseling)Disease managementDiseaseNursingSurgeryComputer scienceInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Systemic sclerosis (SSc), or scleroderma, is a rare disease that often results in significant disruptions to activities of daily living and can negatively affect physical and psychological well-being. Because there is no known cure, SSc treatment focuses on reducing symptoms and disability and improving health-related quality of life (HRQoL). Self-management programs are known to increase self-efficacy for disease management in many chronic diseases. The Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) developed a Web-based self-management program (SPIN self-management; SPIN-SELF) to increase self-efficacy for disease management and to improve HRQoL for patients with SSc. OBJECTIVE: The proposed study aims to assess the feasibility of conducting a full-scale randomized controlled trial (RCT) of the SPIN-SELF program by evaluating the trial implementation processes, required resources and management, scientific aspects, and participant acceptability and usage of the SPIN-SELF program. METHODS: The SPIN-SELF feasibility trial will be conducted via the SPIN Cohort. The SPIN Cohort was developed as a framework for embedded pragmatic trials using the cohort multiple RCT design. In total, 40 English-speaking SPIN Cohort participants with low disease management self-efficacy (Self-Efficacy for Managing Chronic Disease Scale score ≤7), who have indicated interest in using a Web-based self-management program, will be randomized with a 3:2 ratio into the SPIN-SELF program or usual care for 3 months. Feasibility outcomes include trial implementation processes, required resources and management, scientific aspects, and patient acceptability and usage of the SPIN-SELF program. RESULTS: Enrollment of the 40 participants occurred between July 5, 2019, and July 27, 2019. By November 25, 2019, data collection of trial outcomes was completed. Data analysis is underway, and results are expected to be published in 2020. CONCLUSIONS: The SPIN-SELF program is a self-help tool that may improve disease-management self-efficacy and improve HRQoL in patients with SSc. The SPIN-SELF feasibility trial will ensure that trial methodology is robust, feasible, and consistent with trial participant expectations. The results will guide adjustments that need to be implemented before undertaking a full-scale RCT of the SPIN-SELF program. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/16799.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,019

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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