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Enregistrement W3153304858 · doi:10.2196/24254

A Technology-Based Physical Activity Intervention for Patients With Metastatic Breast Cancer (Fit2ThriveMB): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3153304858 sur OpenAlexvenueno aff
Siobhan M. Phillips, Payton Solk, Whitney A. Welch, Lisa Auster‐Gussman, Marilyn Lu, Erin Cullather, Emily Torre, Madelyn Whitaker, Emily Izenman, Jennifer La, Jungwha Lee, Bonnie Spring, William J. Gradishar

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMetastatic breast cancerBreast cancerPsychological interventionQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialPopulationmHealthLife expectancyPhysical therapyCancerClinical trialInternal medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased incidence and life expectancy have resulted in a growing population of patients with metastatic breast cancer, and these patients experience high rates of morbidity and premature mortality. Increased physical activity (PA) is consistently associated with improved health and disease outcomes among early-stage survivors. However, there is a paucity of research on PA in patients with metastatic breast cancer, and existing PA interventions have exhibited low feasibility because of their focus on intense PA and/or requirement of on-site visits. Mobile health (mHealth)-based PA interventions may be particularly useful for patients with metastatic breast cancer because they allow for remote monitoring, which facilitates individual tailoring of PA recommendations to patients' abilities and may minimize participant burden. However, no studies have examined mHealth PA interventions in patients with metastatic breast cancer. OBJECTIVE: We aim to address these critical research gaps by testing a highly tailored technology-based intervention to promote PA of any intensity (ie, light, moderate, or vigorous) by increasing daily steps in patients with metastatic breast cancer. The primary aim of this study is to test the feasibility and acceptability of the Fit2ThriveMB intervention. We will also examine outcome patterns suggesting the efficacy of Fit2ThriveMB on symptom burden, quality of life, and functional performance. METHODS: The Fit2ThriveMB trial is a two-arm pilot randomized controlled trial that will compare the effects of a smartphone-delivered, home-based PA intervention and an attention-control education condition on PA and quality of life in low-active female patients with metastatic breast cancer. A subsample (n=25) will also complete functional performance measures. This innovative trial will recruit 50 participants who will be randomized into the study's intervention or control arm. The intervention will last 12 weeks. The Fit2ThriveMB intervention consists of a Fitbit, coaching calls, and the Fit2ThriveMB smartphone app that provides self-monitoring, a tailored goal-setting tool, real-time tailored feedback, app notifications, and a group message board. Assessments will occur at baseline and post intervention. RESULTS: The Fit2ThriveMB study is ongoing. Data collection ended in February 2021. CONCLUSIONS: Data from this study will provide the preliminary effect sizes needed to assemble an intervention that is to be evaluated in a fully powered trial. In addition, these data will provide essential evidence to support the feasibility and acceptability of using a technology-based PA promotion intervention, a scalable strategy that could be easily integrated into care, among patients with metastatic breast cancer. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04129346; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04129346. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/24254.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,014

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,430 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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