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Enregistrement W4408165767 · doi:10.2196/63486

Adapting a Self-Guided eHealth Intervention Into a Tailored Therapist-Guided eHealth Intervention for Survivors of Colorectal Cancer

2025· article· en· W4408165767 sur OpenAlexvenueno aff
Johanne Dam Lyhne, Allan Ben Smith, Tina Birgitte Wisbech Carstensen, Lisa Beatty, Adeola Bamgboje‐Ayodele, Britt Klein, Lars Henrik Jensen, Lisbeth Frostholm

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSygehus LillebæltAarhus UniversitetshospitalOdense UniversitetshospitalAarhus UniversitetTrygFondenDagmar Marshalls Fond
Mots-cléseHealthIntervention (counseling)MedicineColorectal cancerPsychotherapistPsychologyPhysical therapyCancerNursingHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: Therapist-guided eHealth interventions have been shown to engage users more effectively and achieve better outcomes than self-guided interventions when addressing psychological symptoms. Building on this evidence, this viewpoint aimed to describe the adaptation of iConquerFear, a self-guided eHealth intervention targeting fear of cancer recurrence, into a therapist-guided version (TG-iConquerFear) tailored specifically for survivors of colorectal cancer (CRC). The goal was to optimize patient outcomes while minimizing the need for extensive resources. The adaptation process followed the Information System research framework, which facilitated a systematic integration of knowledge and iterative testing. Drawing on insights from the original iConquerFear development, as well as feedback from end users, oncologists, and therapists, we began by identifying areas for improvement. These insights formed the foundation for the first design cycle. Initial internal testing revealed the need for several adjustments to enhance the intervention. While the core concept of iConquerFear remained unchanged, we made significant modifications to improve access by optimizing the platform for mobile devices, to support adherence by expanding the exercises, and to equip therapists with tools such as reflective questions and a monitoring control panel. External field testing with 5 survivors of CRC provided further validation. Participants reported a high level of acceptability, and their feedback guided additional minor points to consider incorporating in future versions. This study illustrates how a self-guided eHealth intervention can be successfully adapted into a therapist-guided format for fear of cancer recurrence, tailored to meet the needs of survivors of CRC. The described approach serves as a valuable framework for integrating therapist guidance into similar interventions, ensuring their relevance and effectiveness for targeted populations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,408 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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