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Enregistrement W3042533978 · doi:10.1186/s13104-020-05172-5

Factors related to dropout in integrative oncology clinical trials: interim analysis of an ongoing comparative effectiveness trial of mindfulness-based cancer recovery and Tai chi/Qigong for cancer health (The MATCH study)

2020· article· en· W3042533978 sur OpenAlexafffund
Devesh Oberoi, Katherine-Ann Piedalue, Hassan Pirbhai, Steven Guirguis, Daniel Santa Mina, Linda E. Carlson

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoFoothills Medical CentrePrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryAlberta Cancer FoundationLotte and John Hecht Memorial Foundation
Mots-clésMedicineRandomizationLogistic regressionRandomized controlled trialPhysical therapyIntervention (counseling)CancerMindfulnessClinical trialInterim analysisInterimInternal medicineClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the factors associated with loss to follow-up (LTFU) in an ongoing preference-based randomized waitlist controlled trial of mindfulness-based cancer recovery (MBCR) and Taichi/Qigong (TCQ) for cancer survivors (the MATCH Study). Hierarchical logistic regression was used to determine the factors associated with LTFU. Predictors included adherence to treatment, preference vs. randomized, type of intervention (MBCR vs. TCQ) and program timing (immediate {IM} vs. waitlist control {WLC} group). RESULTS: Data indicated that randomization to the WLC group and, once in the intervention, low adherence were the main predictors of LTFU. Participants in the WLC group were 4 times more likely to be LTFU post-randomization [OR 3.96, 95% CI 2.08-7.56, p < 0.005] than those in the IM group. Participants showing low adherence to treatment were 6 times more likely for LTFU post-intervention [5.87 (2.57-13.400; p < 0.005] and 4 times more likely for LTFU 6 months post-intervention [OR 3.93, 95% CI 1.53-10.02, p = 0.01].

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,679
Tête enseignante GPT0,672
Écart entre enseignants0,006 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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