MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4281658866 · doi:10.2196/39007

Insomnia as an Unmet Need in Patients With Chronic Hematological Cancer: Protocol for a Randomized Controlled Trial Evaluating a Consumer-Based Meditation App for Treatment of Sleep Disturbance

2022· article· en· W4281658866 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Huberty, Nishat Bhuiyan, Ryan Eckert, Linda Larkey, Megan E. Petrov, Michael Todd, Ruben A. Mesa

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialActigraphyMeditationPhysical therapySleep disorderPopulationDistressPsychological interventionInsomniaInternal medicinePsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To address the need for long-term, accessible, nonpharmacologic interventions targeting sleep in patients with chronic hematological cancer, we propose the first randomized controlled trial to determine the effects of a consumer-based mobile meditation app, Calm, on sleep disturbance in this population. OBJECTIVE: This study aims to test the efficacy of daily meditation delivered via Calm compared with a health education podcast control group in improving the primary outcome of self-reported sleep disturbance, as well as secondary sleep outcomes, including sleep impairment and sleep efficiency; test the efficacy of daily meditation delivered via Calm compared with a health education podcast control group on inflammatory markers, fatigue, and emotional distress; and explore free-living use during a 12-week follow-up period and the sustained effects of Calm in patients with chronic hematological cancer. METHODS: In a double-blinded randomized controlled trial, we will recruit 276 patients with chronic hematological cancer to an 8-week app-based wellness intervention-the active, daily, app-based meditation intervention or the health education podcast app control group, followed by a 12-week follow-up period. Participants will be asked to use their assigned app for at least 10 minutes per day during the 8-week intervention period; complete web-based surveys assessing self-reported sleep disturbance, fatigue, and emotional distress at baseline, 8 weeks, and 20 weeks; complete sleep diaries and wear an actigraphy device during the 8-week intervention period and at 20 weeks; and complete blood draws to assess inflammatory markers (tumor necrosis factor-α, interleukin-6, interleukin-8, and C-reactive protein) at baseline, 8 weeks, and 20 weeks. RESULTS: This project was funded by the National Institutes of Health National Cancer Institute (R01CA262041). The projects began in April 2022, and study recruitment is scheduled to begin in October 2022, with a total project duration of 5 years. We anticipate that we will be able to achieve our enrollment goal of 276 patients with chronic hematological cancers within the allotted project time frame. CONCLUSIONS: This research will contribute to broader public health efforts by providing researchers and clinicians with an evidence-based commercial product to improve sleep in the long term in an underserved and understudied cancer population with a high incidence of sleep disturbance. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05294991; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05294991. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/39007.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,007
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,007

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,540
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
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetCancer survivorship and care→Travaux en français237 207→