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Enregistrement W4323347743 · doi:10.2196/45887

An Online Acceptance and Mindfulness Intervention for Chronic Pain in Veterans: Development and Protocol for a Pilot Feasibility Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4323347743 sur OpenAlexvenueno aff
Erin D. Reilly, Ummul‐Kiram Kathawalla, Hannah Robins, Alicia A. Heapy, Timothy P. Hogan, Molly E. Waring, Karen S. Quigley, Charles E. Drebing, Timothy Bickmore, Matias Volonte, Megan M. Kelly

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésChronic painAcceptance and commitment therapyRandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)MindfulnessMedicineProtocol (science)UsabilityHealth carePhysical therapyNursingAlternative medicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the veteran community, chronic pain is particularly prevalent and often debilitating. Until recently, veterans with chronic pain were offered primarily pharmacological intervention options, which rarely suffice and can also have negative health consequences. To better address chronic pain in veterans, the Veterans Health Administration has invested in novel, nonpharmacological behavior interventions that target both pain management and chronic pain-related functional issues. One approach, acceptance and commitment therapy (ACT) for chronic pain, is supported by decades of efficacy evidence for improving pain outcomes; however, ACT can be difficult to obtain owing to issues such as a lack of trained therapists or veterans having difficulty committing to the time and resources needed for the full clinician-led ACT protocol. Given the strong ACT evidence base combined with access limitations, we set out to develop and evaluate Veteran ACT for Chronic Pain (VACT-CP), an online program guided by an embodied conversational agent to improve pain management and functioning. OBJECTIVE: The aims of this study are to develop, iteratively refine, and then conduct a pilot feasibility randomized controlled trial (RCT) of a VACT-CP group (n=20) versus a waitlist and treatment-as-usual control group (n=20). METHODS: This research project includes 3 phases. In phase 1, our research team consulted with pain and virtual care experts, developed the preliminary VACT-CP online program, and conducted interviews with providers to obtain their feedback on the intervention. In phase 2, we incorporated feedback from phase 1 into the VACT-CP program and completed initial usability testing with veterans with chronic pain. In phase 3, we are conducting a small pilot feasibility RCT, with the primary outcome being assessment of usability of the VACT-CP system. RESULTS: This study is currently in phase 3; recruitment for the RCT began in April 2022 and is expected to continue through April 2023. Data collection is expected to be completed by October 2023, with full data analysis completed by late 2023. CONCLUSIONS: The findings from this research project will provide information on the usability of the VACT-CP intervention, as well as secondary outcomes related to treatment satisfaction, pain outcomes (pain-related daily functioning and pain severity), ACT processes (pain acceptance, behavioral avoidance, and valued living), and mental and physical functioning. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03655132; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03655132. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/45887.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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