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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».