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Enregistrement W4389690093 · doi:10.2196/48069

Survivorship Care for Women Living With Ovarian Cancer: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4389690093 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Kvale, Farya Phillips, Samiran Ghosh, Jayanthi Lea, Claire Hoppenot, Anthony B. Costales, Jan Sunde, Hoda Badr, Eberechi Nwogu-Onyemkpa, Nimrah Saleem, Rikki Ward, Bijal A. Balasubramanian

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvivorship curveRandomized controlled trialProtocol (science)MedicineCancer survivorshipOvarian cancerCancerGerontologyAlternative medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ovarian cancer ranks 12th in cancer incidence among women in the United States and 5th among causes of cancer-related death. The typical treatment of ovarian cancer focuses on disease management, with little attention given to the survivorship needs of the patient. Qualitative work alludes to a gap in survivorship care; yet, evidence is lacking to support the delivery of survivorship care for individuals living with ovarian cancer. We developed the POSTCare survivorship platform with input from survivors of ovarian cancer and care partners as a means of delivering patient-centered survivorship care. This process is framed by the chronic care model and relevant behavioral theory. OBJECTIVE: The overall goal of this study is to test processes of care that support quality of life (QOL) in survivorship. The specific aims are threefold: first, to test the efficacy of the POSTCare platform in supporting QOL, reducing depressive symptom burden, and reducing recurrence worry. In our second aim, we will examine factors that mediate the effect of the intervention. Our final aim focuses on understanding aspects of care platform design and delivery that may affect the potential for dissemination. METHODS: We will enroll 120 survivors of ovarian cancer in a randomized controlled trial and collect data at 12 and 24 weeks. Each participant will be randomized to either the POSTCare platform or the standard of care process for survivorship. Our population will be derived from 3 clinics in Texas; each participant will have received some combination of treatment modalities; continued maintenance therapy is not exclusionary. RESULTS: We will examine the impact of the POSTCare-O platform on QOL at 12 weeks after intervention as the primary end point. We will look at secondary outcomes, including depressive symptom burden, recurrence anxiety, and physical symptom burden. We will identify mediators important to the impact of the intervention to inform revisions of the intervention for subsequent studies. Data collection was initiated in November 2023 and will continue for approximately 2 years. We expect results from this study to be published in early 2026. CONCLUSIONS: This study will contribute to the body of survivorship science by testing a flexible platform for survivorship care delivery adapted for the specific survivorship needs of patients with ovarian cancer. The completion of this project will contribute to the growing body of science to guide survivorship care for persons living with cancer. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05752448; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05752448. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/48069.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,007
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1100,015

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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