A Series of Personalized Virtual Light Therapy Interventions for Fatigue: Feasibility Randomized Crossover Trial for N-of-1 Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is one of the most common symptoms treated in primary care and can lead to deficits in mental health and functioning. Light therapy can be an effective treatment for symptoms of fatigue; however, the feasibility, scalability, and individual-level heterogeneity of light therapy for fatigue are unknown. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility, acceptability, and effectiveness of a series of personalized (N-of-1) interventions for the virtual delivery of bright light (BL) therapy and dim light (DL) therapy versus usual care (UC) treatment for fatigue in 60 participants. METHODS: Participants completed satisfaction surveys comprising the System Usability Scale (SUS) and items assessing satisfaction with the components of the personalized trial. Symptoms of fatigue were measured using the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) daily, PROMIS weekly, and ecological momentary assessment (EMA) questionnaires delivered 3 times daily. Comparisons of fatigue between the BL, DL, and UC treatment periods were conducted using generalized linear mixed model analyses between participants and generalized least squares analyses within individual participants. RESULTS: Participants rated the usability of the personalized trial as acceptable (average SUS score=78.9, SD 15.6), and 92% (49/53) of those who completed satisfaction surveys stated that they would recommend the trial to others. The levels of fatigue symptoms measured using the PROMIS daily fatigue measure were lower or improved in the BL (B=-1.63, 95% CI -2.63 to -0.63) and DL (B=-1.44, 95% CI -2.50 to -0.38) periods relative to UC. The treatment effects of BL and DL on the PROMIS daily measure varied among participants. Similar findings were demonstrated for the PROMIS weekly and EMA measures of fatigue symptoms. CONCLUSIONS: The participant scores on the SUS and satisfaction surveys suggest that personalized N-of-1 trials of light therapy for fatigue symptoms are both feasible and acceptable. Both interventions produced significant (P<.05) reductions in participant-reported PROMIS and EMA fatigue symptoms relative to UC. However, the heterogeneity of these treatment effects across participants indicated that the effect of light therapy was not uniform. This heterogeneity along with high ratings of usability and satisfaction support the use of personalized N-of-1 research designs in evaluating the effect of light therapy on fatigue for each patient. Furthermore, the results of this trial provide additional support for the use of a series of personalized N-of-1 research trials. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04707846; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04707846.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».