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Enregistrement W4225088741 · doi:10.2196/31815

The Acceptability of an Electronically Delivered Acceptance- and Mindfulness-Based Physical Activity Intervention for Survivors of Breast Cancer: One-Group Pretest-Posttest Design

2022· article· en· W4225088741 sur OpenAlexvenueno aff
Michael C Robertson, Emily Cox-Martin, Ross Shegog, Christine Markham, Kayo Fujimoto, Casey P. Durand, Abenaa M. Brewster, Elizabeth Lyons, Yue Liao, Sara A. Flores, Karen Basen‐Engquist

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Institutes of HealthCenter for Energy Balance in Cancer Prevention and Survivorship
Mots-clésMindfulnessBreast cancerIntervention (counseling)Physical therapyPsychologyPsychotherapistCancerClinical psychologyMedicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Survivors of breast cancer can face internal barriers to physical activity, such as uncertainty and frustration stemming from physical limitations, decreased physical functioning, fatigue, and pain. Interventions that draw from the principles of Acceptance and Commitment Therapy (ACT) may help survivors of breast cancer overcome some of the internal barriers associated with physical activity. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to investigate the acceptability of an electronically delivered physical activity intervention for survivors of breast cancer, centered on ACT processes. METHODS: This study used a 1-group pretest-posttest design. We recruited 80 insufficiently active female survivors of breast cancer using a web-based recruitment strategy. The 8-week intervention consisted of weekly modules that featured didactic lessons and experiential exercises targeting key ACT processes in the context of physical activity promotion (namely, values, committed action, acceptance, defusion, and contacting the present moment). We determined intervention acceptability according to study retention (≥70%), adherence rates (≥75% of the participants completing ≥50% of the modules), and posttest survey scores reflecting the perceived ease of use, perceived usefulness, and interest and enjoyment of the intervention (≥5 on a 7-point Likert-type scale). We also evaluated changes in self-reported aerobic and muscle strengthening-physical activity, physical activity acceptance, physical activity regulation, and health-related outcomes. RESULTS: The retention rate (61/80, 76%), adherence rate (60/80, 75%), average perceived ease of use (6.17, SD 1.17), perceived usefulness (5.59, SD 1.40), and interest and enjoyment scores (5.43, SD 1.40) met the acceptability criteria. Participants increased their self-reported aerobic physical activity (Cohen d=1.04), muscle strengthening-physical activity (Cohen d=1.02), physical activity acceptance (cognitive acceptance: Cohen d=0.35; behavioral commitment: Cohen d=0.51), physical activity regulation (identified regulation: Cohen d=0.37; integrated regulation: Cohen d=0.66), increased their ability to participate in social roles and activities (Cohen d=0.18), and reported less fatigue (Cohen d=0.33) and sleep disturbance (Cohen d=0.53). CONCLUSIONS: Electronically delivered acceptance- and mindfulness-based interventions may be useful for promoting physical activity in survivors of breast cancer. Further research is needed to refine these approaches and evaluate their effectiveness.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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