The Feasibility of a Web-Based Educational Lifestyle Program for People With Multiple Sclerosis: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Modifiable lifestyle factors are important to aid people with multiple sclerosis in the self-management of their disease. Current self-management programs are limited by their face-to-face mode of delivery but there is immense potential with the internet to deliver these programs effectively. Objective: The aims of this study are to assess the feasibility of a digitalized educational lifestyle self-management program for people with MS. Methods: In this randomized controlled trial, people with MS were randomly allocated to participate in a 6-week tailored web-based educational lifestyle program or 6-week generic standard-care educational course, and were blinded to their allocation. Participants were recruited through multiple sclerosis (MS) Societies in four countries: Australia, New Zealand, Canada, and the United States. The primary outcome was to assess acceptability of the program defined as percentage completion of all modules at 6-weeks post-course commencement. Secondary outcomes included evaluating participant responses to the follow-up survey across three domains: accessibility, learnability, and desirability. Results: Thirty-five participants from Australia, Canada, New Zealand, and the US completed the baseline survey and were randomized. Four participants were deemed ineligible due to incomplete baseline data; therefore, nine out of 15 and eight out of 16 participants completed 100% of the course in the intervention and standard-care arm courses, respectively. Conclusions: the internet according to our a priori targets of >40% of participants in the intervention arm, and >25% in the control arm to completing 100% of the course. It is therefore appropriate to evaluate this intervention further in a large, randomized controlled trial. Trial registration: This study was prospectively registered with the Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ID: ACTRN12621000245897).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».