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Enregistrement W3044207194 · doi:10.2196/20240

Closing the COVID-19 Psychological Treatment Gap for Cancer Patients in Alberta: Protocol for the Implementation and Evaluation of Text4Hope-Cancer Care

2020· article· en· W3044207194 sur OpenAlexafffundvenueabout
Vincent I. O. Agyapong, Marianne Hrabok, Reham Shalaby, Kelly Mrklas, Wesley Vuong, April Gusnowski, Shireen Surood, Andrew J. Greenshaw, Nnamdi Nkire

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital FoundationUniversity of AlbertaAlberta Cancer FoundationRoyal Alexandra Hospital FoundationChildren's Hospital FoundationAlberta Health Services
Mots-clésAnxietyPopulationMedicineDepression (economics)CancerPsychological interventionHospital Anxiety and Depression ScalePsychiatryClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer diagnoses and treatments usually engender significant anxiety and depressive symptoms in patients, close relatives, and caregivers. Providing psychological support during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic presents additional challenges due to self-isolation and social or physical distancing measures in place to limit viral spread. This protocol describes the use of text messaging (Text4Hope-Cancer Care) as a convenient, cost-effective, and accessible population-level mental health intervention. As demonstrated in previous research, this evidence-based program supports good outcomes and high user satisfaction. OBJECTIVE: We will implement daily supportive text messaging as a way of reducing and managing anxiety and depression related to cancer diagnosis and treatment in Alberta, Canada. Prevalence of anxiety and depressive symptoms, their demographic correlates, and Text4Hope-Cancer Care-induced changes in anxiety and depression will be evaluated. METHODS: Alberta residents with a cancer diagnosis and the close relatives of those dealing with a cancer diagnosis can self-subscribe to the Text4Hope-Cancer Care program by texting "CancerCare" to a dedicated text number. Self-administered, anonymous, online questionnaires will be used to assess anxiety and depressive symptoms using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Data will be collected at onset from individuals receiving text messages, and at the mid- and endpoints of the program (ie, at 6 and 12 weeks, respectively). Data will be analyzed with parametric and nonparametric statistics for primary outcomes (ie, anxiety and depressive symptoms) and usage metrics, including the number of subscribers and user satisfaction. In addition, data mining and machine learning analysis will focus on determining subscriber characteristics that predict high levels of symptoms of mental disorders, and may subsequently predict changes in those measures in response to the Text4Hope-Cancer Care program. RESULTS: The first research stage, which was completed in April 2020, involved the creation and review of the supportive text messages and uploading of messages into a web-based text messaging service. The second stage, involving the launch of the Text4Hope-Cancer Care program, occurred in May 2020. CONCLUSIONS: Text4Hope-Cancer Care has the potential to provide key information regarding the prevalence rates of anxiety and depressive symptoms in patients diagnosed or receiving care for cancer and their caregivers. The study will generate demographic correlates of anxiety and depression, and outcome data related to this scalable, population-level intervention. Information from this study will be valuable for health care practitioners working in cancer care and may help inform policy and decision making regarding psychological interventions for cancer care. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/20240.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,610
Tête enseignante GPT0,688
Écart entre enseignants0,078 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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