Feasibility and acceptability of a mindfulness app-based intervention among patients with metastatic renal cell carcinoma: a multinational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) experience emotional distress and limited supportive care access. This study assesses a mindfulness app's feasibility, acceptability, and preliminary efficacy in improving emotional symptoms, trait mindfulness, and overall quality of life for patients with mRCC on immunotherapy. METHODS: This multinational study recruited patients with mRCC undergoing immunotherapy from Brazil and the United States. Participants were required to engage in mindfulness app-based activities for 20-30 min daily, at least 4 days per week, over a 4-week period. Assessments were conducted at weeks 0, 2, 4, and 12 to evaluate emotional symptoms (PROMIS-Anxiety and Depression, Fear of Cancer Recurrence-7), fatigue (Brief Fatigue Inventory), trait mindfulness (Mindfulness Attention Awareness Scale), and quality of life (Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-General). Self-reported data were used to assess adherence. Linear mixed-effects models were used to evaluate changes over time for the measured outcomes. RESULTS: Among 50 patients with mRCC, the feasibility of this intervention was demonstrated; 96% of patients were assessed at week 4, with high adherence rates reported by 75% of patients. Participants expressed positive feedback on the smartphone-based approach. Significant improvements were observed in emotional symptoms, fatigue, and quality of life scores from baseline to post-intervention (P = .001 for each), suggesting the positive impact of this intervention. CONCLUSION: Our findings provide encouraging evidence for the feasibility and acceptability of a mindfulness app-based intervention among patients with mRCC. This intervention may offer a viable and accessible means of providing psychosocial support to patients with mRCC.
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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) | 0,000 | 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 ».