MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4367313686 · doi:10.2196/31694

My Health, My Life, My Way—An Inclusive Web-Based Self-management Program for People With Disabilities Living With Chronic Conditions: Protocol for a Multiphase Optimization Strategy Study

2023· article· en· W4367313686 sur OpenAlexvenueno aff
Eric J. Evans, Ayse Zengul, Amy Knight, Amanda L. Willig, Andrea Cherrington, Tapan Mehta, Mohanraj Thirumalai

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation ResearchAdministration for Community Living
Mots-clésCoachingHealth coachingProtocol (science)Intervention (counseling)Medical educationRandomized controlled trialTelehealthPsychologyHealth careQuality of life (healthcare)MedicineApplied psychologyNursingTelemedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with disabilities living with chronic health conditions require self-management programs that are accessible, sustainable, inclusive, and adaptable. Health coaching is an effective approach to promoting behavior change in self-management. Health coaching combined with telehealth technology has the potential to improve the overall quality of, and access to, health services. OBJECTIVE: This protocol outlines the study design for implementing the My Health, My Life, My Way intervention. The study will assess the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the intervention for people with disabilities and optimize it. METHODS: The My Health, My Life, My Way study is a 4-arm randomized controlled trial evaluating the delivery of a 6-month intervention involving telecoaching, inclusive educational content, and technology access for 200 individuals with chronic conditions and physical disabilities. This study uses the engineering-inspired multiphase optimization strategy (MOST) framework to evaluate intervention components and assess whether a combination or lack of individual elements influences behavior. Participants will be randomized to 1 of 4 study arms: scheduled coaching calls and gamified rewards, no scheduled coaching calls and gamified rewards, scheduled coaching calls and flat rewards, and no scheduled coaching calls and flat rewards. RESULTS: The My Health, My Life, My Way study was approved by the institutional review board of the University of Alabama at Birmingham, and recruitment and enrollment will begin in May 2023. Data analysis is expected to be completed within 6 months of ending data collection. This clinical trial protocol was developed based on the SPIRIT (Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials) 2013 statement. CONCLUSIONS: The My Health, My Life, My Way study will help to optimize and improve our understanding of the feasibility and efficacy of a web-based self-management program for people with physical disabilities and chronic conditions. More specifically, My Health, My Life, My Way will determine which combination of interventions (coaching calls and gamification) will result in increased participation in self-management programming. The My Health, My Life, My Way intervention has the potential to become a scalable and novel method to successfully manage chronic conditions in people with disabilities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05481593; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05481593. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/31694.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,008

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,401 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetDiabetes Management and Education→Travaux en français237 207→