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Enregistrement W4312115991 · doi:10.2196/41246

Evaluating the Acceptance and Usability of an App Promoting Weight Gain Prevention and Healthy Behaviors Among Young Women With a Family History of Breast Cancer: Protocol for an Observational Study

2022· article· en· W4312115991 sur OpenAlexvenueno aff
Mary Pegington, Alan Davies, Julia Mueller, Rachel Cholerton, Anthony Howell, D. Gareth Evans, Sacha J. Howell, David French, Michelle Harvie

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManchester Biomedical Research CentreUniversity of ManchesterDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésOverweightBreast cancerMedicinePsychological interventionWeight gainPopulationBreastfeedingCancer preventionObservational studyGerontologyBehavior changeCancerObesityEnvironmental healthPediatricsNursingInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is the most common form of cancer in women, and around 20% of cases are associated with factors such as adult weight gain, overweight and obesity, and potentially modifiable health behaviors including high alcohol intake, smoking, lack of physical activity, and breastfeeding. Significant weight gain occurs between the ages of 18 and 35 years; hence, this age group could benefit from weight gain prevention interventions. Population studies have reported that women at increased risk of breast cancer account for a disproportionate amount of cases. Thus, there is a particular need to target weight gain prevention and other health behavior interventions for women at increased risk. A literature review identified no evidence-based apps that cover all relevant health behaviors. With patient and participant involvement from the target population, we have developed a new app to promote healthy behaviors among young women at increased risk of breast cancer. Alongside the app, a Facebook group provides peer support, and a virtual welcome event provides an overview of the project and the opportunity to meet the research team and other study participants. The aim of the intervention is to prevent weight gain via changes to eating habits and physical activity levels, and improve other health behaviors associated with breast cancer. The app includes goal setting and self-monitoring of health behaviors and provides education about breast cancer. OBJECTIVE: This study aims to assess the acceptability and usability of the app in young women at increased risk of breast cancer, and the feasibility of the study procedures for a future, larger efficacy study. METHODS: Young women (n=35, age 18-35 years) at increased risk of breast cancer (>17% lifetime risk) will be recruited via 2 recruitment procedures: mailed invite from the local breast cancer family history, risk and prevention clinic, and advertisements on social media and websites. Participants will have access to the app and the private Facebook group for 2 months. They will complete questionnaires regarding their health behaviors and breast cancer risk belief at the start and end of the study, complete app rating scales in the middle and at the end of the study, and be invited to give feedback on the app during the study period. Approximately 20 participants will have a semistructured interview at the end of the study regarding their views on the app and trial procedures. RESULTS: The trial is ongoing, and the publication of results is anticipated in 2023. CONCLUSIONS: The trial will provide evidence regarding the acceptability and usability of the newly developed app for young women at increased risk of breast cancer. Feedback obtained will be used to improve the app. The trial will also assess the feasibility of the study procedures and how these can be refined for a future efficacy study. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05460650; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05460650. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/41246.

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)0,006
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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,455
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,138 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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