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Enregistrement W4281626706 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.12018

Psychological mobile app for patients with acute myeloid leukemia (AML): A randomized clinical trial.

2022· article· en· W4281626706 sur OpenAlexaboutno aff
Areej El‐Jawahri, Marlise R. Luskin, Joseph A. Greer, Mitchell W. Lavoie, Dagny Vaughn, Daniel Yang, Kofi Boateng, Richard Newcomb, Amir T. Fathi, Gabriela Hobbs, Andrew M. Brunner, Gregory A. Abel, Richard M. Stone, Daniel J. DeAngelo, Martha Wadleigh, Jennifer S. Temel

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Palliative Care Research Center
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialHospital Anxiety and Depression ScaleQuality of life (healthcare)PsychoeducationPsychosocialAnxietyPatient Health QuestionnairePhysical therapyMoodInternal medicinePsychological interventionPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12018 Background: Patients with AML experience substantial decline in their quality of life (QOL) and mood during their hospitalization for intensive chemotherapy. Yet, few interventions have been developed to enhance patient-reported outcomes during treatment. Methods: We conducted a randomized trial of a psychological mobile app (DREAMLAND) for patients with a new diagnosis of AML receiving intensive chemotherapy at Massachusetts General Hospital and Dana-Farber Cancer Institute. Patients were randomly assigned to DREAMLAND or usual care. DREAMLAND was tailored to the AML trajectory and included four required modules focused on 1) supportive psychotherapy to help patients deal with the initial shock of diagnosis; 2) psychoeducation to manage illness expectations; 3) psychosocial skill-building to promote effective coping; and 4) self-care. The primary endpoint was feasibility defined as at least 60% of eligible patients enrolling, and 60% of those enrolled completing at least 60% of the required modules. We assessed patient QOL (Functional-Assessment-of-Cancer-Therapy-Leukemia), psychological distress (Hospital-Anxiety-and-Depression-Scale [HADS] and Patient-Health-Questionnaire-9 [PHQ-9]), symptom burden (Edmonton-Symptom-Assessment-Scale), and self-efficacy (Cancer Self-Efficacy Scale) at baseline and day +20 post chemotherapy. We used ANCOVA to assess the effect of DREAMLAND on outcomes. Results: We enrolled 66.7% (60/90) of eligible patients and 62.1% completed ≥ 75% of intervention modules. At day +20 after intensive chemotherapy, patients randomized to DREAMLAND reported improved QOL (132.06 vs. 110.72, P = 0.001), lower anxiety (3.54 vs. 5.64, P = 0.010) and depression (HADS: 4.76 vs. 6.29, P = 0.121; PHQ-9: 4.62 vs. 8.35, P < 0.001) symptoms, and improved symptom burden (24.89 vs. 40.60, P = 0.007) and self-efficacy (151.84 vs. 135.43, P = 0.004) compared to the usual care group. Conclusions: A psychological mobile app for patients newly diagnosed with AML is feasible to integrate during hospitalization for intensive chemotherapy and may improve QOL, mood, symptom burden, and self-efficacy. Clinical trial information: NCT03372291.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,388 · 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
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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