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Enregistrement W4299310922 · doi:10.2196/39228

Meditation Mobile App Developed for Patients With and Survivors of Cancer: Feasibility Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4299310922 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Huberty, Nishat Bhuiyan, Megan Puzia, Lynda Joeman, Linda Larkey, Ruben A. Mesa

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMeditationMobile appsMedicineCancerPhysical therapyInternal medicineComputer scienceWorld Wide WebHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To address the unmet need for a commercial cancer-specific meditation app, we leveraged a long-standing partnership with a consumer-based app (ie, Calm) to develop the first commercial meditation app prototype adapted specifically for the needs of patients with cancer. Input was obtained at both the individual user and clinic levels (ie, patients with and survivors of cancer and health care providers). OBJECTIVE: This study aimed to determine the feasibility of a cancer-specific meditation app prototype. METHODS: Patients with and survivors of cancer who were recruited and enrolled in the feasibility randomized controlled trial were asked to use the prototype app daily (≥70 minutes per week) for 4 weeks. Participants completed web-based weekly questionnaires and a final poststudy questionnaire and were asked to participate in an optional web-based poststudy interview. The questionnaires and interviews covered the following feasibility categories: acceptability, demand, practicality, and adaptation. RESULTS: A total of 36 patients with and survivors of cancer completed the baseline questionnaire, 18 completed the final questionnaire, and 6 completed the optional interviews. Weekly and poststudy questionnaires indicated high overall enjoyment, ease of use, and satisfaction with the app content, aesthetics, and graphics. The objective use data indicated that the average total app use rate was 73.39 (SD 7.12) minutes per week. Interviews (N=6) revealed positive and mixed responses to the app prototype and informative differences related to preferences for narrators, emotional content, and meditation teaching but an overall appreciation for the variety of options. CONCLUSIONS: The most likely candidates for moving from cancer-specific meditation apps to dissemination are through partnering with the industry, in which name recognition and market distribution are already established (even showing a base of users from the targeted population with cancer). This study established the feasibility of a cancer-specific mobile meditation app prototype for patients with and survivors of cancer, using a commercially available app. The quantitative and qualitative data demonstrated the acceptability, demand, practicality, and adaptation of the prototype. Improvements suggested by the participants will be considered in the final app design before testing the efficacy of the app in a future study. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT05459168; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/record/NCT05459168.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,346 · 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
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

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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