Use of Mental Health Apps by Patients With Breast Cancer in the United States: Pilot Pre-Post Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nearly half of the patients with breast cancer experience clinically significant mental distress within the first year of receiving their cancer diagnosis. There is an urgent need to identify scalable and cost-efficient ways of delivering empirically supported mental health interventions to patients with breast cancer. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the feasibility of in-clinic recruitment for a mobile phone app study and to evaluate the usability and preliminary impact of a suite of mental health apps (IntelliCare) with phone coaching on psychosocial distress symptoms in patients recently diagnosed with breast cancer. METHODS: This pilot study adopted a within-subject, 7-week pre-post study design. A total of 40 patients with breast cancer were recruited at a US National Cancer Institute-designated clinical cancer center. Self-reported distress (Patient Health Questionnaire-4) and mood symptoms (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System depression and anxiety scales) were assessed at baseline and postintervention. App usability was assessed at postintervention. RESULTS: The minimum recruitment threshold was met. There was a significant decrease in general distress symptoms, as well as symptoms of depression and anxiety, from baseline to postintervention. Overall, participants reported high levels of ease of app use and learning. Scores for app usefulness and satisfaction were reinforced by some qualitative feedback suggesting that tailoring the apps more for patients with breast cancer could enhance engagement. CONCLUSIONS: There is a dire need for scalable, supportive interventions in cancer. The results from this study inform how scalable mobile phone-delivered programs with additional phone support can be used to support patients with breast cancer. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/11452.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».