Improving adherence and health outcomes in testicular cancer survivors using a mobile health-based intervention: A mixed-methods pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Testicular cancer (TC) is one of the most common cancers among young men, with survival rates exceeding 97% due to effective treatments. Post-treatment follow-up care is important for long-term survival and monitoring psychosocial symptoms, yet TC survivors (TCS) show poor adherence to post-treatment care. Mobile-health-based interventions show high acceptability in men with cancer. This study will examine the feasibility of using the Zamplo health app to improve adherence to post-treatment care and support psychosocial outcomes in TCS. Methods: This mixed-methods, longitudinal, single-arm pilot study will recruit N = 30 patients with a diagnosis of TC who finished treatment within ≤ 6 months and are currently aged ≥18 years old. Adherence to follow-up appointments (e.g. blood work, scans) will be assessed (primary outcome), and measures for fatigue, depression, anxiety, sexual satisfaction and function, social roles satisfaction, general mental and physical health and body image (secondary outcomes) will be completed at four-time points: baseline, 3, 6 and 12 months. One-on-one semi-structured interviews will be conducted post-intervention (month 12). Results: Improvements in post-treatment follow-up appointment adherence and psychosocial outcomes will be analyzed using descriptive statistics, paired samples t-tests to determine changes across time points 1 through 4, and correlation analysis. Qualitative data will be analyzed using thematic analysis. Conclusion: Findings will inform future, larger trials that incorporate evaluation of sustainability and economic implications to improve adherence to TC follow-up guidelines. Findings will be disseminated via infographics, social media, publications and presentations conducted in partnership with TC support organizations and at conferences.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».