Assessing the feasibility, acceptability, and preliminary health behavior outcomes of a community-based virtual group health coaching for cancer survivors program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The primary purpose was to assess the feasibility and acceptability of a group health coaching (GHC) program with cancer patients and survivors; secondarily, to determine the preliminary effects of GHC on several behavioral lifestyle factors. METHODS: GHC was provided to people diagnosed with cancer via videoconference by trained health coaches across six GHC sessions over a 3-month period. Qualitative and quantitative data were collected. Data on recruitment, attrition, attendance, fidelity, retention, safety, and barriers and facilitators to implementation were assessed. Participant-reported outcomes collected via surveys included physical activity, eating habits, perceived stress, anxiety, depression, sleep, and quality of life, followed by post-program focus groups and in-depth interviews. Survey results were analyzed using repeated measures multilevel modeling. Qualitative data was analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: Overall, 26 participants with a variety of cancer types attended an average of 74% of coaching sessions. The intervention was feasible to implement and found acceptable by participants and health coaches. Over the course of the intervention, there was a moderate increase in total weekly physical activity minutes (baseline = 365.25, follow-up = 510.30, p = 0.032, d = 0.50), and a small increase in weekly moderate-vigorous physical activity frequency (baseline = 4.07 bouts, follow-up = 5.44 bouts, p = 0.045, d = 0.39). Additionally, a moderate increase was found in functional well-being (baseline = 16.30, follow-up = 18.93, p < 0.001, d = 0.50). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: GHC may be a feasible and acceptable way to promote behavior change for physical activity in cancer patients and survivors, reducing cancer burden and enhancing functional well-being.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».