Feasibility of Systems Support Mapping to guide patient-driven health self-management in colorectal cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate feasibility of System Support Mapping (MAP), a systems thinking activity that involves creating a diagram of existing self-management activities (e.g. symptom management, health behaviors) to facilitate autonomous engagement in optimal self-management.Design One-arm pilot study of MAP in colorectal cancer survivors (NCT03520283).Main outcome measures Feasibility of recruitment and retention (primary outcome), acceptability, and outcome variability over time.Results We enrolled 24 of 66 cancer survivors approached (36%) and 20 completed follow-up (83%). Key reasons for declining participation included: not interested (n = 18), did not perceive a need (n = 9), and emotional distress/overwhelmed (n = 7). Most participants reported that MAP was acceptable (e.g. 80% liked MAP quite a bit/very much). Exploratory analyses revealed a −4.68 point reduction in fatigue from before to 2 weeks after MAP exceeding a minimally important difference (d = −0.68). There were also improvements in patient autonomy (d = 0.63), self-efficacy (for managing symptoms: d = 0.56, for managing chronic disease: d = 0.44), psychological stress (d = −0.45), anxiety (d = −0.34), sleep disturbance (d = −0.29) and pain (d = −0.32). Qualitative feedback enhanced interpretation of results.Conclusions MAP feasibility in colorectal cancer survivors was mixed, predominantly because many patients did not perceive a need for this approach. MAP was acceptable among participants and showed promise for improving health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».