Feasibility Randomised Control Trial of OptiMal: A Self-Management Intervention for Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Cancer survivors can experience symptoms such as fatigue, pain and distress that persist for many months following treatment. These enduring symptoms often impact on participation in self-care activities, returning to school and/or work, and leisure and social activities. Self-management support is increasingly recognised as a core aspect of cancer survivorship care to reduce the impact of persistent symptoms. The purpose of this study was to examine the feasibility and potential effectiveness of a group-based self-management intervention, OptiMal, to improve the physical and psychological health of cancer survivors. OptiMal is a six-week intervention comprising weekly sessions on fatigue, stress and physical activity, diet and effective communication strategies. Methods: A feasibility randomised control trial was undertaken. Individuals up to two years after cancer treatment were randomised to OptiMal or usual care. Feasibility was examined through recruitment and retention metrics. Potential effectiveness was tested through patient-reported outcomes collected at baseline and three months post-intervention. Descriptive and inferential statistics were used to analyse study data. Results: Recruitment for this study was 32.5% (80/246 eligible individuals) with 77.5% retention at three-month follow-up (82.5% for intervention group and 72.5% for control group). Of those who attended the intervention, 19 (73%) attended all OptiMal sessions, indicating high adherence to the intervention. The majority of participants had breast cancer and were between 12 and 24 months post-treatment. The intervention group (n = 29) had statistically significant greater improvements in anxiety (p = 0.04) and health-related quality of life (health index score: p = 0.023, visual analogue score: p = 0.035) at three months post-intervention than the control group. Conclusions: Recruitment and retention in this study was similar to other cancer trials and the high adherence rate indicates that OptiMal is an acceptable self-management intervention for cancer survivors and warrants further investigation. OptiMal is intended to address symptoms reported across different cancer types. However, a limitation of this study was that the majority of participants had breast cancer, and therefore, generalisability of findings cannot be assumed for other cancer types. Future studies of OptiMal therefore need to use different strategies to recruit survivors of other cancer types.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 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 ».