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Enregistrement W4395069338 · doi:10.2196/preprints.53668

Cancer Care Supportive Text Messaging Program (Text4Hope) for People Living With Cancer and Their Caregivers During the COVID-19 Pandemic: Longitudinal Observational Study (Preprint)

2023· preprint· en· W4395069338 sur OpenAlexaboutno aff
Reham Shalaby, Wesley Vuong, Belinda Agyapong, April Gusnowski, Shireen Surood, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicObservational studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PreprintCancer2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineGerontologyFamily medicinePsychologyVirologyWorld Wide WebComputer scienceInternal medicineDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Cancer is the leading cause of death in Canada, and living with cancer generates psychological demands, including depression and anxiety among cancer survivors and caregivers. Text4Hope-Cancer Care SMS text messaging–based service was provided to people with cancer and caregivers during the COVID-19 pandemic to support their mental health. OBJECTIVE The aim of this study is to examine the clinical effectiveness of and satisfaction with Text4Hope-Cancer Care in addressing mental health conditions among people living with cancer and caregivers. METHODS The study was conducted in Alberta, Canada. People who were diagnosed or receiving cancer treatment and caregivers self-subscribed to receive 3-months daily supportive cognitive behavioral therapy–based SMS text messages and a web-based survey was sent at designated time points to collect clinical and nonclinical data. The Hospital Anxiety and Depression scale (HADS) was used to examine changes in anxiety and depression symptoms after receiving the service. Satisfaction with the service was assessed using a survey with a Likert scale. Descriptive and inferential statistics were used, and test significance was considered with P≤.05. RESULTS Overall, 107 individuals subscribed to the service, and 93 completed the program (completion rate 93/107, 86.9%). A significant improvement in the anxiety symptoms (HADS-Anxiety [HADS-A] subscale) was reported after 3 months of Text4Hope-Cancer Care (t11=2.62; P=.02), with medium effect size (Hedges g=0.7), but not depression symptoms (HADS-Depression [HADS-D] subscale). Subscribers expressed high satisfaction and agreed that the service has helped them to cope with mental health symptoms and improve their quality of life. Most subscribers read the SMS text messages more than once (30/30, 100%); took time to reflect or took a beneficial action after reading the messages (27/30, 90%); and highly agreed (27/30, >80%) with the value of the received supportive SMS text messages as being relevant, succinct, affirmative, and positive. All subscribers recommended SMS text messaging for stress, anxiety, and depression and for cancer care support (30/30, 100%). CONCLUSIONS Text4Hope-Cancer Care was well-perceived and effectively addressed anxiety symptoms among people living with cancer and caregivers during the peak of the COVID-19 pandemic. This study provides evidence-based support and insight for policy and stakeholders to implement similar convenient, economic, and accessible mental health services that support vulnerable populations during crises. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT RR2-10.2196/20240

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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