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Enregistrement W4378471472 · doi:10.2196/48499

A Web-Based Dyadic Intervention to Manage Psychoneurological Symptoms for Patients With Colorectal Cancer and Their Caregivers: Protocol for a Mixed Methods Study

2023· article· en· W4378471472 sur OpenAlexvenueno aff
Yu‐Fen Lin, Laura S. Porter, Wonshik Chee, Olatunji B. Alese, Kimberly Curseen, Melinda Higgins, Laurel Northouse, Canhua Xiao

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)AnxietyClinical trialProtocol (science)Descriptive statisticsColorectal cancerRandomized controlled trialPhysical therapyFamily medicineCancerClinical psychologyAlternative medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with colorectal cancer (CRC) receiving chemotherapy often experience psychoneurological symptoms (PNS; ie, fatigue, depression, anxiety, sleep disturbance, pain, and cognitive dysfunction) that negatively impact both patients' and their caregivers' health outcomes. Limited information is available on PNS management for CRC patient and caregiver dyads. OBJECTIVE: The purposes of this study are to (1) develop a web-based dyadic intervention for patients with CRC receiving chemotherapy and their caregivers (CRCweb) and (2) evaluate the feasibility, acceptability, and preliminary effects of CRCweb among patient-caregiver dyads in a cancer clinic. METHODS: A mixed methods approach will be used. Semistructured interviews among 8 dyads will be conducted to develop CRCweb. A single-group pre- and posttest clinical trial will be used to examine the feasibility, acceptability, and preliminary effects of the intervention (CRCweb) among 20 dyads. Study assessments will be conducted before (T1) and after intervention (T2). Content analysis will be performed for semistructured interviews. Descriptive statistics will be calculated separately for patients and caregivers, and pre-post paired t tests will be used to evaluate treatment effects. RESULTS: This study was funded in November 2022. As of April 2023, we have obtained institutional review board approval and completed clinical trial registration and are currently recruiting patient-caregiver dyads in a cancer clinic. The study is expected to be completed in October 2024. CONCLUSIONS: Developing a web-based dyadic intervention holds great promise to reduce the PNS burden in patients with CRC receiving chemotherapy and their caregivers. The findings from this study will advance intervention development and implementation of symptom management and palliative care for patients with cancer and their caregivers. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05663203; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05663203. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/48499.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,008

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,402 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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