A multi-site pilot randomized clinical trial of the Treatment and Education Approach for Childhood-onset Lupus (TEACH) program: study design and COVID-19 adaptations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood-onset Systemic Lupus Erythematosus (cSLE) is an autoimmune disease associated with fatigue, mood symptoms, and pain. Fortunately, these symptoms are potentially modifiable with psychological intervention such as cognitive-behavioral therapy (CBT). The Treatment and Education Approach for Childhood-onset Lupus (TEACH) program is a CBT intervention developed to target these symptoms for adolescents and young adults with cSLE. This pilot randomized controlled trial (RCT) aims to determine the feasibility and effect of TEACH for youth with cSLE. Adjustments to the study protocol following the COVID-19 pandemic are also described. METHODS: This two-arm multisite RCT will explore the feasibility (primary outcome) and effect (secondary outcome) of a remotely delivered TEACH protocol. Participants will be randomized to a six-week remotely delivered TEACH program plus medical treatment as usual (TAU) or TAU alone. We will include patients ages 12-22 years presenting to rheumatology clinics from six sites. Validated measures of fatigue, depressive symptoms, and pain will be obtained at baseline and approximately eight and 20 weeks later. Protocol adjustments were also made due to the COVID-19 pandemic, in collaboration with the investigative team, which included patients and caregivers. CONCLUSIONS: Findings from this multi-site RCT aim to document the feasibility of TEACH and provide an estimate of effect of a remotely delivered TEACH protocol on fatigue, depression, and pain symptoms in youth with cSLE as compared to standard medical treatment alone. This findings may positively impact clinical care for patients with cSLE. CLINICAL TRIALS: gov registration: NCT04335643.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 ».