Delivering a Group-Based Quality of Life Intervention to Young Adult Cancer Survivors via a Web Platform: Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young adult (YA) cancer survivors aged 18-39 frequently report unmet health information and peer support needs, as well as poor health-related quality of life (HRQOL). Our team has developed a supportive care intervention, titled TOGETHER-YA, to improve YA cancer survivors' stress management skills. TOGETHER-YA is delivered via videoconference and has shown initial feasibility, acceptability, and promise for improving HRQOL among YA survivors. OBJECTIVE: The purpose of this two-part study was to design and test a website to host the TOGETHER-YA intervention for YA cancer survivors aged 18-39. TOGETHER-YA is a 10-week, group-based program designed to promote health-related quality of life. METHODS: In Part 1, we leveraged an existing online platform and adapted it to meet the needs of TOGETHER-YA. We conducted three iterative waves of usability testing with three YAs per wave to refine the website. In Part 2, we conducted a single-group feasibility trial of TOGETHER-YA using the website. Primary outcomes were feasibility (i.e., recruitment, retention, attendance) and acceptability (i.e., satisfaction). RESULTS: Usability testing participants (N=9) indicated that the TOGETHER-YA website was easy to use (M=5.9, SD=1.3) and easy to learn (M=6.5, SD=0.9) (possible ranges: 1-7). Qualitative feedback identified needed revisions to the aesthetics (e.g., images), content (e.g., session titles), function (e.g., clarity of functionality), and structure (e.g., expandable sections), which were implemented. In the feasibility trial, participants (N=7) were an average of 25 years old (SD=4.7) and mostly non-Hispanic White (57%). Recruitment (70%) and retention (71%) rates and average session attendance (M=7.1, SD=4.2) supported feasibility. Participant agreement with positive statements about TOGETHER-YA and average satisfaction ratings (M=5.06, SD=1.64; possible range: 1-7) demonstrated acceptability. CONCLUSIONS: Results supported the usability, feasibility, and acceptability of the TOGETHER-YA program and website. By hosting the content online, the program effectively addresses YAs' expressed preference for convenience. Future studies are needed to increase TOGETHER-YA's efficiency and explore its efficacy for improving targeted outcomes. CLINICALTRIAL: NCT05597228, October 24, 2022.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».