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Enregistrement W4283834458 · doi:10.2196/39330

Innovation in the Treatment of Persistent Pain in Adults With NF1: Implementation of the iCanCope Mobile App

2022· article· en· W4283834458 sur OpenAlexaffvenue
Jake Shaker, Frank D. Buono, Chitra Lalloo, Jennifer Stinson, Lauretta E. Grau, William T. Zempsky, Kaitlyn Larkin

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodQuality of life (healthcare)MedicineTimelinePhysical therapyIntervention (counseling)NeurofibromatosisRandomized controlled trialPain catastrophizingPain managementChronic painPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Neurofibromatosis type 1 (NF1) is an autosomal dominant genetic condition affecting 1 in 2500 individuals. Over 50% of individuals with NF1 report significant pain and discomfort, which may be associated with benign and malignant tumors, but is often not localized to a structural lesion, thus presenting treatment challenges for patients and their medical caregivers. To date, there are very few treatments aside from surgical intervention to mitigate pain. Objective We developed the iCanCope-NF mobile app for pain self-management. iCanCope-NF is a customized self-monitoring and pain management mobile app designed to provide resources and support for those having chronic pain due to NF1. The app enables users to access daily pain monitoring and quality of life check-ins, allows them to plot interrelated variables on various timelines to observe trends in pain and interference across different areas of life (such as sleep, physical activity, and mood), and provides them with the option to set physiological and psychological goals as well as a robust library of written and video resources to help manage pain symptoms and to better cope with NF1. Methods This paper evaluated the iCanCope-NF to reduce pain severity and interference in adults with NF1. A total of 80 participants across 3 different groups (control, iCanCope-NF access condition, and iCanCope-NF contingency management condition where subjects were provided monetary incentives for engaging with the various features within the app [CM]) completed a randomized clinical trial in which evaluations were completed at intake (initial day of participation), discharge (2 months after intake), and 6 weeks after discharge. Results Preliminary data analysis demonstrated individuals randomized to the iCanCope-NF + CM had greater engagement with the mobile app than individuals who were randomized to iCanCope-NF. Additionally, individuals in the iCanCope-NF + CM consistently checked in more (SD 59.5/60 days) than individuals in the iCanCope-NF group (SD 51/60 days). Pain interference, as measured by the Pain Interference Index (PII), was significantly different across all 3 groups at discharge: control (M=6.3), iCanCope (M=5.7), iCanCope + CM (M=5.1), P<.05. Conclusions Qualitative interviews completed at discharge for individuals with access to the app indicated that the app was a “wonderful measuring tool” and “provided credibility of my pain symptoms,” and that it was a dramatic and distinctive aide in the monitoring and tracking of their pain symptoms. We demonstrated preliminary acceptability and efficacy for iCanCope-NF as the first pain self-management tool for individuals with NF1. iCanCope-NF + CM was successful in increasing engagement and decreasing pain interference. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04561765; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04561765 Conflicts of Interest None declared.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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