Protocol for a partially nested randomised controlled trial to evaluate the effectiveness of the scleroderma patient-centered intervention network COVID-19 home-isolation activities together (SPIN-CHAT) program to reduce anxiety among at-risk scleroderma patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Contagious disease outbreaks and related restrictions can lead to negative psychological outcomes, particularly in vulnerable populations at risk due to pre-existing medical conditions. No randomised controlled trials (RCTs) have tested interventions to reduce mental health consequences of contagious disease outbreaks. The primary objective of the Scleroderma Patient-centered Intervention Network COVID-19 Home-isolation Activities Together (SPIN-CHAT) Trial is to evaluate the effect of a videoconference-based program on symptoms of anxiety. Secondary objectives include evaluating effects on symptoms of depression, stress, loneliness, boredom, physical activity, and social interaction. METHODS: The SPIN-CHAT Trial is a pragmatic RCT that will be conducted using the SPIN-COVID-19 Cohort, a sub-cohort of the SPIN Cohort. Eligible participants will be SPIN-COVID-19 Cohort participants without a positive COVID-19 test, with at least mild anxiety (PROMIS Anxiety 4a v1.0 T-score ≥ 55), not working from home, and not receiving current counselling or psychotherapy. We will randomly assign 162 participants to intervention groups of 7 to 10 participants each or waitlist control. We will use a partially nested RCT design to reflect dependence between individuals in training groups but not in the waitlist control. The SPIN-CHAT Program includes activity engagement, education on strategies to support mental health, and mutual participant support. Intervention participants will receive the 4-week (3 sessions per week) SPIN-CHAT Program via videoconference. The primary outcome is PROMIS Anxiety 4a score immediately post-intervention. ETHICS AND DISSEMINATION: The SPIN-CHAT Trial will test whether a brief videoconference-based intervention will improve mental health outcomes among at-risk individuals during contagious disease outbreak.
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 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 | 0,042 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,137 | 0,024 |
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 ».