App-based intervention among adolescents with persistent pain: a pilot feasibility randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persistent pain in adolescence adversely affects everyday life and is an important public health problem. The primary aim was to determine the feasibility of an 8-week app-based self-management intervention to reduce pain and improve health-related quality of life in a community-based population of adolescents with persistent pain. A secondary aim was to explore differences in health outcomes between the intervention and control groups. METHODS: app, which includes symptom tracking, goal setting, self-management strategies, and social support. The attention control group received a symptom tracking app. Feasibility was assessed as attrition rates and level of engagement (interactions with the app). The secondary outcomes included pain intensity, health-related quality of life, self-efficacy, pain self-efficacy, perceived social support from friends, anxiety and depression, and patient global impression. Statistical analyses were conducted using SPSS. RESULTS: Demographic and baseline outcome variables did not differ between the 2 groups. No differences were found between the participants completing the study and those who withdrew. Twenty-eight adolescents completed the intervention as planned (62% attrition). Both groups had a low level of app engagement. Intention-to-treat analysis (n = 19 + 14) showed no significant differences in outcomes between groups. However, the large effect size (Cohen's d = .9) for depression suggested a lower depression score in the intervention group. CONCLUSIONS: High treatment attrition and low engagement indicate the need for changes in trial design in a full-scale randomized controlled trial to improve participant retention. TRIAL REGISTRATION: The iCanCope with Pain Norway trial was retrospectively registered in Clinical Trials.gov (ID: NCT03551977 ). Registered 6 June 2018.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».