Attitudes of Australian Patients Undergoing Treatment for Upper Gastrointestinal Cancers to Different Models of Nutrition Care Delivery: Qualitative Investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adults diagnosed with cancers of the stomach, esophagus, and pancreas are at high risk of malnutrition. In many hospital-based health care settings, there is a lack of systems in place to provide the early and intensive nutritional support that is required by these high-risk cancer patients. Our research team conducted a 3-arm parallel randomized controlled trial to test the provision of an early and intensive nutrition intervention to patients with upper gastrointestinal cancers using a synchronous telephone-based delivery approach versus an asynchronous mobile app-based approach delivered using an iPad compared with a control group to address this issue. OBJECTIVE: This study aims to explore the overall acceptability of an early and intensive eHealth nutrition intervention delivered either via a synchronous telephone-based approach or an asynchronous mobile app-based approach. METHODS: Patients who were newly diagnosed with upper gastrointestinal cancer and who consented to participate in a nutrition intervention were recruited. In-depth, semistructured qualitative interviews were conducted by telephone and transcribed verbatim. Data were analyzed using deductive thematic analysis using the Theoretical Framework of Acceptability in NVivo Pro 12 Plus. RESULTS: A total of 20 participants were interviewed, 10 from each intervention group (synchronous or asynchronous delivery). Four major themes emerged from the qualitative synthesis: participants' self-efficacy, low levels of burden, and intervention comprehension were required for intervention effectiveness and positive affect; participants sought a sense of support and security through relationship building and rapport with their dietitian; knowledge acquisition and learning-enabled empowerment through self-management; and convenience, flexibility, and bridging the gap to hard-to-reach individuals. CONCLUSIONS: Features of eHealth models of nutrition care delivered via telephone and mobile app can be acceptable to those undergoing treatment for upper gastrointestinal cancer. Convenience, knowledge acquisition, improved self-management, and support were key benefits for the participants. Future interventions should focus on home-based interventions delivered with simple, easy-to-use technology. Providing participants with a choice of intervention delivery mode (synchronous or asynchronous) and allowing them to make individual choices that align to their individual values and capabilities may support improved outcomes. TRIAL REGISTRATION: Australian and New Zealand Clinical Trial Registry (ACTRN) 12617000152325; https://tinyurl.com/p3kxd37b.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».