Translating Evidence‐Based Self‐Management Interventions Using a Stepped‐Care Approach for Patients With Cancer and Their Caregivers: A Pilot Sequential Multiple Assignment Randomized Trial Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-directed interventions are cost-effective for patients with cancer and their family caregivers, but barriers to use can compromise adherence and efficacy. AIM: Pilot a Sequential Multiple Assignment Randomized Trial (SMART) to develop a time-varying dyadic self-management intervention that follows a stepped-care approach in providing different types of guidance to optimize the delivery of Coping-Together, a dyadic self-directed self-management intervention. METHODS: 48 patients with cancer and their caregivers were randomized in Stage 1 to: (a) Coping-Together (included a workbook and 6 booklets) or (b) Coping-Together + lay telephone guidance. At 6 weeks, change in distress level was assessed, and non-responding dyads were re-randomized in Stage 2 to (a) continue with their Stage 1 intervention or (b) be stepped-up. Benchmarks for acceptability, feasibility, and clinical significance (anxiety and quality of life (QOL)) were assessed via surveys and study logs. RESULTS: Feasibility was supported by a low refusal rate at ≤ 30% and < 10% missing data. Men and women were enrolled in at least a 40:60 ratio for caregivers, but less for patients. Recruitment was slow at 1 dyad/week. Acceptability was supported by a low attrition rate (12.5%) and with 87% of participants finding the booklets helpful. Telephone guidance in Stage 1 increased adherence to Coping-Together; however, in Stage 1, participants benefited more from the self-directed format than the guidance. All patients who were stepped-up in Stage 2 benefited from their new assignment; this trend was less clear for caregivers. SIGNIFICANCE: Findings suggest a 3-step approach to dyadic self-management support that warrants further testing. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials Registration #: NCT04255030.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».