0884 User Needs and Preferences for a Smartphone App to Treat Insomnia in Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cancer patients with insomnia have unique needs and require tailored healthcare interventions. iCANSleep is a mobile health intervention aimed at providing evidence-based insomnia treatment via a smartphone app. As part of a user-centered development process, virtual needs assessment interviews were conducted with cancer survivors who report insomnia to determine the needs and preferences of this patient group for insomnia treatment. Methods 22 cancer survivors from 5 Canadian provinces completed an online survey and participated in a needs assessment interview. Surveys were analyzed using descriptive statistics, while interviews were transcribed and analyzed using thematic analysis. Results 81.8% (18/22) of cancer survivors report that their insomnia started or was exacerbated during the time of their cancer diagnosis and treatment. Of the participants who discussed insomnia with a medical provider, hypnotic medications were prescribed in 64.3% (9/14) of cases. With some exceptions, participants reported strong familiarity with smartphone technology, had experience using apps for health management, and found an insomnia treatment app highly acceptable. Participant-identified facilitators of app use included ease of access, lack of cost, anonymity, empirical basis, and recommendation by local care teams. Smartphone ownership, cumbersome user interface, and limited access to internet were raised as potential challenges of implementation. Additional functionality identified by participants included options to link consumer wearable devices, additional modules to address comorbid conditions such as pain and anxiety, and an anonymous peer support forum. Conclusion Mobile apps hold promise as an avenue for the effective delivery of insomnia treatment; however, treatments must be evidence-based, and apps must be designed for maximum ease of use. Findings provide novel insight into how to best promote uptake and sustained use of mobile health interventions in cancer survivors and will be used to develop functional guidelines. Support (if any) Samlau Kutana is a trainee in the Cancer Research Training Program of the Beatrice Hunter Cancer Research Institute, with funds provided by the Canadian Cancer Society’s JD Irving, Limited – Excellence in Cancer Research Fund. Dr. Sheila Garland is supported by a Canadian Cancer Society Emerging Scholar Award (Survivorship) (grant #707146).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».