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Enregistrement W3121478730 · doi:10.2196/25805

Food Allergy Symptom Self-Management With Technology (FASST) mHealth Intervention to Address Psychosocial Outcomes in Caregivers of Children With Newly Diagnosed Food Allergy: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3121478730 sur OpenAlexvenueno aff
Brantlee Broome, Mohan Madisetti, Margaret Prentice, Kelli W. Williams, Teresa J. Kelechi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of South CarolinaNational Center for Research ResourcesNational Institute of Nursing ResearchNational Institutes of HealthMedical University of South Carolina
Mots-clésMedicinemHealthPsychosocialRandomized controlled trialPsychological interventionQuality of life (healthcare)AnxietyIntervention (counseling)Food allergyDistressMoodPhysical therapyPsychiatryAllergyClinical psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 2.4 million children in the United States suffer from food-induced anaphylaxis, a condition that is annually responsible for over 200 deaths and 200,000 emergency room visits. As a result, caregivers of children newly diagnosed with severe and life-threatening food allergic reactions experience clinically significant symptoms of psychological distress, including fatigue, anxiety, depressed mood, social isolation, and substantially reduced quality of life. Despite this recognition, there is a lack of caregiver-centered self-management interventions to address these concerns. OBJECTIVE: In this protocol, we propose to develop and conduct feasibility testing of a technology-enhanced, self-management, mobile health, smartphone app intervention called Food Allergy Symptom Self-Management with Technology for Caregivers (FASST) designed to meet the psychosocial health needs of caregivers of children with a new diagnosis of food allergy. METHODS: This pilot study uses qualitative work (Phase I) to inform a 4-week longitudinal randomized controlled trial (Phase II). In Phase I, 10 caregivers of children (≤18 years old) with established food allergy (≥1 year from diagnosis) will participate in semistructured interviews to inform the development of the FASST app. In Phase II, 30 caregivers of children (≤18 years old) with a newly diagnosed food allergy (≤90 days from diagnosis) will be randomized 2:1 to receive the FASST intervention (n=20) or control condition (basic app with educational resources; n=10). Process measures include feasibility, caregiver acceptability, adherence, and satisfaction. Outcome measures include caregiver fatigue, anxiety, depression, sleep, self-efficacy, and quality of life measured at baseline, week 4, and 3 months post study completion. RESULTS: Phase I study activities have been completed, and Phase II participant enrollment into the randomized controlled trial is expected to commence in 2021. CONCLUSIONS: With limited readily available resources at their disposal, the results from this study have the potential to provide caregivers of children with a newly diagnosed food allergy a tool to help them self-manage and mitigate negative psychosocial factors during a critical time period in the caregiving/condition trajectory. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier NCT04512924: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04512924. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/25805.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,008

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,393 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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