Pain Squad+ smartphone app to support real-time pain treatment for adolescents with cancer: protocol for a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pain negatively affects the health-related quality of life (HRQL) of adolescents with cancer. The Pain Squad+ smartphone-based application (app), has been developed to provide adolescents with real-time pain self-management support. The app uses a validated pain assessment and personalised pain treatment advice with centralised decision support via a registered nurse to enable real-time pain treatment in all settings. The algorithm informing pain treatment advice is evidence-based and expert-vetted. This trial will longitudinally evaluate the impact of Pain Squad+, with or without the addition of nurse support, on adolescent health and cost outcomes. METHODS AND ANALYSIS: This will be a pragmatic, multicentre, waitlist controlled, 3-arm parallel-group superiority randomised trial with 1:1:1 allocation enrolling 74 adolescents with cancer per arm from nine cancer centres. Participants will be 12 to 18 years, English-speaking and with ≥3/10 pain. Exclusion criteria are significant comorbidities, end-of-life status or enrolment in a concurrent pain study. The primary aim is to determine the effect of Pain Squad+, with and without nurse support, on pain intensity in adolescents with cancer, when compared with a waitlist control group. The secondary aims are to determine the immediate and sustained effect over time of using Pain Squad+, with and without nurse support, as per prospective outcome measurements of pain interference, HRQL, pain self-efficacy and cost. Linear mixed models with baseline scores as a covariate will be used. Qualitative interviews with adolescents from all trial arms will be conducted and analysed. ETHICS AND DISSEMINATION: This trial is approved by the Hospital for Sick Children Research Ethics Board. Results will provide data to guide adolescents with cancer and healthcare teams in treating pain. Dissemination will occur through partnerships with stakeholder groups, scientific meetings, publications, mass media releases and consumer detailing. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ).
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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 | 0,036 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,018 |
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 ».