Evaluation of a Mobile Health Intervention to Improve Wellness Outcomes for Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Breast cancer survivors are at increased risk of cancer recurrence, second malignancies, and other comorbid conditions. This study examined if use of a convenient, commercially available, $65 per month app that gives breast cancer survivors access to a health and wellness coach is more effective than a self-guided toolkit and one-time health education session at achieving the following goals: 1) improving adherence to a plant-based diet, 2) increasing physical activity, 3) assisting with weight loss and reduction in body mass index, 4) reducing elevated depression and fatigue scores, and 5) leading to sustained adherence to lifestyle and wellness plan at and beyond 6 months. METHODS: A nonrandomized 2-group control study design with pre-post repeated measures (N=127 subjects) was utilized. Women 18 years of age or older, with curative-intent breast cancer, were included in the study. App users received a survivorship care plan and enrolled in a 6-month subscription to the health app. A control group received the same information but, instead of access to the app, were given a self-guided toolkit. RESULTS: At 6 months, more patients in the app group experienced weight loss and had a significantly greater reduction in overall body mass index (P<0.01). The app group also demonstrated statistically significant improvements in "strenuous" physical activity (P=0.04) and had significant improvement in their dietary patterns (P<0.001), as compared to the self-guided group. The app group had greater reduction in fatigue and improvement in depression, but these changes were not statistically significant. At 12 months, none of the app users were still using the app, but many were still following their wellness plan and had maintained their weight loss. Outliers in both groups and low rate of response made evaluation of results difficult. CONCLUSIONS: The results of this advanced practice provider-led study demonstrated that a live health coaching app that provides wellness coaching can offer motivated breast cancer survivors and cancer programs a modality that offers convenient, effective support at a reasonable cost.
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 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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».