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Enregistrement W4392560528 · doi:10.2196/52427

Developing a Novel Web-Based Self-Management Support Intervention for Polycystic Ovary Syndrome: Mixed Methods Study With Patients and Health Care Professionals

2024· article· en· W4392560528 sur OpenAlexvenueno aff
Carol Percy, Andy Turner, Charys Orr

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoventry University
Mots-clésPolycystic ovaryPsychological interventionSelf-managementMedicineIntervention (counseling)Mental healthQuality of life (healthcare)Health careNursingPsychologyPsychiatryObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS) represents a significant global health burden requiring urgent attention. This common chronic endocrine and cardiometabolic condition affects around 1 in 10 women and individuals assigned female at birth, with significant adverse effects on well-being, quality of life, and mental health, as well as serious and complex long-term health consequences. International guidelines for best health care practice recommend the provision of comprehensive cognitive behavioral interventions to support self-management and improve health outcomes for those living with PCOS. Web-based health interventions have the potential to meet this need in an accessible and scalable way. OBJECTIVE: We aim to identify barriers to self-management and psychological well-being in women with PCOS and adapt a web-based self-management program to provide a prototype digital support intervention for them. METHODS: We adapted an existing support program (HOPE) for PCOS using the antecedent target measure approach. We conducted qualitative interviews with 13 adult women living with PCOS, 3 trustees of a patients with PCOS advocacy charity, and 4 endocrinologists to identify "antecedents" (barriers) to self-management and psychological well-being. Framework analysis was used to identify potentially modifiable antecedents to be targeted by the novel intervention. At a national conference, 58 key stakeholders (patients and health professionals) voted for the antecedents they felt were most important to address. We used research evidence and relevant theory to design a prototype for the PCOS intervention. RESULTS: Voting identified 32 potentially modifiable antecedents, relating to knowledge, understanding, emotions, motivation, and behaviors, as priorities to be targeted in the new intervention. A modular, web-based prototype HOPE PCOS intervention was developed to address these, covering six broad topic areas (instilling HOPE for PCOS; managing the stress of PCOS; feeding your mind and body well; body image, intimacy, and close relationships; staying healthy with PCOS; and keeping PCOS in its place). CONCLUSIONS: We identified barriers to self-management and psychological well-being in women with PCOS and used these to adapt a web-based self-management program, tailoring it for PCOS, which is a comprehensive group intervention combining education, empowerment, lifestyle management, peer support with cognitive behavioral tools, and goal-setting (to be delivered by peers or codelivered with health care professionals). The modular structure offers flexibility to adapt the program further as new clinical recommendations emerge. The intervention has the potential to be delivered, evaluated for feasibility, and, if effective, integrated into health care services. Self-management interventions are not designed to replace clinical care; rather, they serve as an additional source of support. The HOPE PCOS program conveys this message in its content and activities. Future research should evaluate the prototype intervention using primary outcomes such as measures of psychological well-being, self-management self-efficacy, depression, anxiety, and PCOS-related quality of life. They should also assess the intervention's acceptability, scalability, and cost-effectiveness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,414 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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