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Enregistrement W4390033279 · doi:10.3399/bjgp.2023.0262

Digital intervention (Renewed) to support symptom management, wellbeing, and quality of life among cancer survivors in primary care: a randomised controlled trial

2023· article· en· W4390033279 sur OpenAlexaff
Paul Little, Katherine Bradbury, Beth Stuart, Jane Barnett, Adele Krusche, Mary Steele, Elena Heber, Stephanie Easton, Kirsten A. Smith, Joanna Slodkowska‐Barabasz, Liz Payne, Teresa Corbett, Laura Wilde, Guiqing Yao, Sebastien Pollet, Jazzine Smith, Judith Joseph, Megan Lawrence, Dankmar Böhning, Tara Cheetham‐Blake, Diana Eccles, Claire Foster, Adam W A Geraghty, Geraldine Leydon, André Müller, Richard D Neal, Richard H. Osborne, Shanaya Rathod, Alison Richardson, Chloe Grimmett, Geoffrey Sharman, Roger Bacon, Lesley Turner, Richard Stephens, Kirsty Rogers, James Raftery, Shihua Zhu, Karmpaul Singh, Frances Webley, Gareth Griffiths, Jacqueline Nuttall, Trudie Chalder, Clare Wilkinson, Eila Watson, Lucy Yardley

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of General Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesProgramme Grants for Applied ResearchNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UKNational Institute for Health Research Southampton Biomedical Research CentreNational Institute for Health Research Health Protection Research Unit
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Randomized controlled trialCancerPhysical therapyAlternative medicineGerontologyPsychiatryNursingSurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Many cancer survivors following primary treatment have prolonged poor quality of life. Aim To determine the effectiveness of a bespoke digital intervention to support cancer survivors. Design and setting This was a pragmatic parallel open randomised trial in UK general practices (ISRCTN:96374224). Method People having finished primary treatment (≤10 years previously) for colorectal, breast, or prostate cancers, with European Organization for Research and Treatment of Cancer Core Quality of Life Questionnaire (EORTC QLQ-C30) score ≤85, were randomised by online software to: 1) detailed ‘generic’ digital NHS support (‘LiveWell’;n= 906); 2) a bespoke complex digital intervention (‘Renewed’;n= 903) addressing symptom management, physical activity, diet, weight loss, and distress; or 3) ‘Renewed with support’ (n= 903): ‘Renewed’ with additional brief email and telephone support. Results Mixed linear regression provided estimates of the differences between each intervention group and generic advice. At 6 months all groups improved (primary time point:nfor the generic, Renewed groups, and Renewed with support were 806, 749, and 705, respectively), with no significant between-group differences for EORTC QLQ-C30, but global health improved more in both the Renewed groups. By 12 months there were small improvements in EORTC QLQ-C30 for Renewed with support (versus generic advice: 1.42, 95% confidence interval [CI] = 0.33 to 2.51); both Renewed groups improved global health (12 months: Renewed: 3.06, 95% CI = 1.39 to 4.74; Renewed with support: 2.78, 95% CI = 1.08 to 4.48), dyspnoea, constipation and enablement, and lower primary care NHS costs (in comparison with generic advice [£265]: Renewed was −£141 [95% CI = −£153 to–£128] and Renewed with Support was −£77 [95% CI = −£90 to −£65]); and for Renewed with support improvement in several other symptom subscales. No harms were identified. Conclusion Cancer survivors’ quality of life improved with detailed generic online support. Robustly developed bespoke digital support provides limited additional short-term benefit, but additional longer-term improvement in global health, enablement, and symptom management, with substantially lower NHS costs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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