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Enregistrement W3148203671 · doi:10.1080/07347332.2021.1896616

Feasibility and acceptability of a telehealth behavior change intervention for promoting physical activity and fruit and vegetable consumption among rural-living young adult cancer survivors

2021· article· en· W3148203671 sur OpenAlexaff
Jenson Price, Jennifer Brunet

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionTelehealthPsychological interventionMedicineBehavior changeIntervention (counseling)GerontologyConsumption (sociology)Physical therapyRetention rateEnvironmental healthTelemedicineNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We assessed the feasibility and acceptability of a 12-week telehealth behavior change intervention to promote physical activity and fruit and vegetable consumption among rural-living young adult cancer survivors.Methods: Participants met with a health coach once a week for 60 minutes for 12 weeks. Feasibility measures included rates of recruitment, enrollment, attrition, retention, adherence, and missing data. Acceptability was assessed using semi-structured interviews.Findings: Over 1-year, 18 individuals self-referred, 9 were eligible and consented to participate, and 2 dropped out. Retention was 74% and adherence was 95%. Participants considered the length of the intervention, synchronous communication with the health coach, and the distance-based delivery mode to be acceptable. Moreover, participants described key behavior change techniques and recommended minor changes.Implications: Findings provide information that can help refine future trials seeking to increase access to behavior change interventions and optimize participation in health-promoting behaviors for underserved populations.Trial registration: ClinicalTrials.gov. NCT03691545. Registered on October 1, 2018.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,354 · 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 non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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