Evaluation of the e–Mental Health Intervention Make It Training From Patients' Perspectives: Qualitative Analysis Within the Reduct Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Make It Training is an e-mental health intervention designed for individuals with cancer that aims to reduce psychological distress and improve disease-related coping and quality of life. OBJECTIVE: This study evaluated the experienced usefulness and usability of the web-based Make It Training intervention using a qualitative approach. METHODS: In this study, semistructured interviews were conducted with participants at different cancer stages and with different cancer entities. All participants had previously taken part in the Reduct trial, a randomized controlled trial that assessed the efficacy of the Make It Training intervention. The data were coded deductively by 2 independent researchers and analyzed iteratively using thematic codebook analysis. RESULTS: Analysis of experienced usefulness resulted in 4 themes (developing coping strategies to reduce psychological distress, improvement in quality of life, Make It Training vs traditional psychotherapy, and integration into daily life) with 11 subthemes. Analysis of experienced usability resulted in 3 themes (efficiency and accessibility, user-friendliness, and recommendations to design the Make It Training intervention to be more appealing) with 6 subthemes. Make It Training was evaluated as a user-friendly intervention helpful for developing functional coping strategies to reduce psychological distress and improve quality of life. The consensus regarding Make It Training was that it was described as a daily companion that integrates well into daily life and that it has the potential to be routinely implemented within oncological health care either as a stand-alone intervention or in addition to psychotherapy. CONCLUSIONS: e-Mental health interventions such as Make It Training can target both the prevention of mental health issues and health promotion. Moreover, they offer a cost-efficient and low-threshold option to receive psycho-oncological support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».