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Enregistrement W4406612978 · doi:10.2196/49941

Using Community Engagement to Create a Telecoaching Intervention to Improve Self-Management in Adolescents and Young Adults With Cystic Fibrosis: Qualitative Study

2025· article· en· W4406612978 sur OpenAlexvenueno aff
Christina Duncan, Emily Muther, Jennifer Lindwall, Kristine Durkin, Elizabeth Ruvalcaba, Eliza B. Nelson, Corrine Ahrabi-Nejad, Evelyn Bord, A. Green, M. Harrison, Deepika Polineni

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésThematic analysisIntervention (counseling)Psychological interventionFocus groupQualitative researchPopulationMedicinePsychologySelf-managementNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents and young adults (AYA) with cystic fibrosis (CF) are at risk for deviating from their daily treatment regimen due to significant time burden, complicated daily therapies, and life stressors. Developing patient-centric, effective, engaging, and practical behavioral interventions is vital to help sustain therapeutically meaningful self-management. OBJECTIVE: This study aimed to devise and refine a patient-centered telecoaching intervention to foster self-management in AYA with CF using a combination of intervention development approaches, including an evidence- and theory-based approach (ie, applying existing theories and research evidence for behavior change) and a target population-centered approach (ie, intervention refinement based on the perspectives and actions of those individuals who will use it). METHODS: AYA with CF, their caregivers, and health professionals from their CF care teams were recruited to take part in focus groups (or individual qualitative interviews) through a video call interface to (1) obtain perspectives on the overall structure and logistics of the intervention (ie, Step 1) and (2) refine the overall framework of the intervention and obtain feedback on feasibility, content, materials, and coach training (ie, Step 2). Qualitative data were analyzed using a reflexive thematic analysis process. Results were used to create and then modify the intervention structure and content in response to community partner input. RESULTS: For Step 1, a total of 31 AYA and 20 clinicians took part in focus groups or interviews, resulting in 2 broad themes: (1) video call experience and (2) logistics and content of intervention. For Step 2, a total of 22 AYA, 18 clinicians, and 11 caregivers completed focus groups or interviews, yielding 3 major themes: (1) intervention structure, (2) intervention materials, and (3) session-specific feedback. Our Step 1 qualitative findings helped inform the structure (eg, telecoaching session frequency and duration) and approach of the telecoaching intervention. Step 2 qualitative results generally suggested that community partners perceived the feasibility and practicality of the proposed telecoaching intervention in promoting self-management in the face of complex treatment regimens. Extensive specific feedback was used to refine our telecoaching intervention before its efficacy testing in subsequent research. The diverse community partner input was critical in optimizing and tailoring our telecoaching intervention. CONCLUSIONS: This study documents the methods and results for engaging key community partners in creating an evidence-based behavioral intervention to promote self-management in AYA with CF. Incorporating the lived experiences and perspectives of community partners is essential when devising tailored and patient-centered interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
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