Development, implementation and evaluation of a digital treatment for adolescents with chronic pain: a protocol for a multi-phase study
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain in adolescents is an increasing public health concern with a significant physical, psychological, and social impact. This study aims to develop, implement, and evaluate DigiDOL-Ad, a digital psychosocial treatment for adolescents with chronic pain, supplemented by dedicated websites for their parents and teachers. This multicenter study will be conducted in four phases: (1) Development of the intervention framework and foundational planning; (2) Focus groups with adolescents with chronic pain, their parents, teachers, healthcare professionals and health authorities to identify specific needs and tailor the psychosocial treatment and related components; (3) Iterative usability testing of the digital treatment, using an a hermeneutical circle methodology to refine the design based on participant feedback; and (4) Evaluation of DigiDOL-Ad through a pre-treatment, post-treatment, and 3-month follow-up assessment. DigiDOL-Ad has the potential to improve the quality of life for adolescents with chronic pain. By leveraging digital health technologies, this innovative approach could establish a new benchmark for treating adolescents with chronic pain, emphasizing interdisciplinary and stakeholder-driven care. Clinical Trial Registration: clinicaltrials.gov, identifier NCT06765200.
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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 | 0,049 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».