MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120952211 · doi:10.2196/26010

A Novel Behavioral Intervention for Rural Appalachian Cancer Survivors (weSurvive): Participatory Development and Proof-of-Concept Testing

2021· article· en· W3120952211 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUVA Cancer Center
Mots-clésPsychological interventionAttendanceDescriptive statisticsIntervention (counseling)Participatory action researchTelehealthFidelityCommunity-based participatory researchCancer survivorMedicineAttritionPsychologyGerontologyCancerTelemedicineNursingHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Addressing the modifiable health behaviors of cancer survivors is important in rural communities that are disproportionately impacted by cancer (eg, those in Central Appalachia). However, such efforts are limited, and existing interventions may not meet the needs of rural communities. OBJECTIVE: This study describes the development and proof-of-concept testing of weSurvive, a behavioral intervention for rural Appalachian cancer survivors. METHODS: The Obesity-Related Behavioral Intervention Trials (ORBIT) model, a systematic model for designing behavioral interventions, informed the study design. An advisory team (n=10) of community stakeholders and researchers engaged in a participatory process to identify desirable features for interventions targeting rural cancer survivors. The resulting multimodal, 13-week weSurvive intervention was delivered to 12 participants across the two cohorts. Intervention components included in-person group classes and group and individualized telehealth calls. Indicators reflecting five feasibility domains (acceptability, demand, practicality, implementation, and limited efficacy) were measured using concurrent mixed methods. Pre-post changes and effect sizes were assessed for limited efficacy data. Descriptive statistics and content analysis were used to summarize data for other domains. RESULTS: Participants reported high program satisfaction (acceptability). Indicators of demand included enrollment of cancer survivors with various cancer types and attrition (1/12, 8%), recruitment (12/41, 30%), and attendance (median 62%) rates. Dietary (7/12, 59%) and physical activity (PA; 10/12, 83%) behaviors were the most frequently chosen behavioral targets. However, the findings indicate that participants did not fully engage in action planning activities, including setting specific goals. Implementation indicators showed 100% researcher fidelity to delivery and retention protocols, whereas practicality indicators highlighted participation barriers. Pre-post changes in limited efficacy outcomes regarding cancer-specific beliefs and knowledge and behavior-specific self-efficacy, intentions, and behaviors were in desired directions and demonstrated small and moderate effect sizes. Regarding dietary and PA behaviors, effect sizes for fruit and vegetable intake, snacks, dietary fat, and minutes of moderate-to-vigorous activity were small (Cohen d=0.00 to 0.32), whereas the effect sizes for change in PA were small to medium (Cohen d=0.22 to 0.45). CONCLUSIONS: weSurvive has the potential to be a feasible intervention for rural Appalachian cancer survivors. It will be refined and further tested based on the study findings, which also provide recommendations for other behavioral interventions targeting rural cancer survivors. Recommendations included adding additional recruitment and engagement strategies to increase demand and practicality as well as increasing accountability and motivation for participant involvement in self-monitoring activities through the use of technology (eg, text messaging). Furthermore, this study highlights the importance of using a systematic model (eg, the ORBIT framework) and small-scale proof-of-concept studies when adapting or developing behavioral interventions, as doing so identifies the intervention's potential for feasibility and areas that need improvement before time- and resource-intensive efficacy trials. This could support a more efficient translation into practice.

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,280 · 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