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Enregistrement W4409604025 · doi:10.2196/67131

Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy Interventions for Caregivers of Patients With Cancer: Scoping Review

2025· article· en· W4409604025 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Shi, Fengxia Liu, Xiaomeng Lü

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintThe InternetPsychological interventionCognitive behavioral therapyPsychologyMedicinePsychotherapistCognitionGerontologyPsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cancer imposes significant physical and emotional distress not only on patients, but also on their caregivers. In recent years, there has been a growing focus on the mental and physical well-being of caregivers. Among various psychological interventions, cognitive behavioral therapy (CBT) is widely recognized as one of the most effective approaches. However, traditional CBT is often limited by time and geographical constraints, resulting in delayed or inefficient support for caregivers. Internet-based cognitive behavioral therapy (ICBT) presents a valuable alternative for alleviating the caregiving burden and the negative emotions experienced by caregivers. objectives: This study aimed to provide a scoping review of ICBT interventions for caregivers of patients with cancer, examining intervention content, outcome measures, and effectiveness and to offer insights and references for the development and clinical applications of ICBT programs tailored to caregivers of patients with cancer in China. Methods: Relevant literature was systematically searched in PubMed, Web of Science, Cochrane Library, CINAHL, Embase, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Data, and VIP Chinese Journal Database. The search timeframe was from database inception to June 6, 2024. Inclusion criteria encompassed intervention studies that implemented cognitive behavioral therapy for caregivers of patients with cancer via the internet, WeChat (Tencent), or mobile electronic devices. This category includes both randomized and nonrandomized controlled trials. Results: A total of 12 studies met the criteria and were included in the review. The intervention content included the following components: treatment initiation and brief introduction (5/12, 41%), cognitive education and restructuring (7/12, 58%), emotional expression and coping (6/12, 50%), cognitive restructuring and reinforcement (4/12, 33%), behavioral training and activation (9/12, 75%), problem-solving techniques (4/12, 33%), communication (5/12, 41%), and completion of treatment with follow-up consolidation (3/12, 25%). The intervention duration typically ranged from 6 to 8 weeks. Outcome indicators encompassed feasibility and acceptability, anxiety, depression, caregiver burden, and quality of life. ICBT demonstrated positive effects for caregivers of patients with cancer. Most intervention programs were feasible and acceptable, with 2 out of 5 feasibility studies reporting recruitment rates below 50%. Attrition rates across studies ranged from 3% to 16%, and caregivers expressed satisfaction with the information, quality, and skills provided. ICBT exhibits a moderate effect in diminishing negative emotions among caregivers and alleviating caregiver stress. However, its impact on improving quality of life is not statistically significant, underscoring the need for long-term follow-up. Conclusions: The implementation of ICBT for caregivers of patients with cancer has demonstrated beneficial outcomes, attributed to its practicality and flexibility, which contribute to its greater acceptance among caregivers. Nevertheless, there is significant heterogeneity in intervention format, duration, and outcome indicators. It is necessary to develop optimal intervention strategies and secure online platforms based on the cultural background in China to improve the quality of life of caregivers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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