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Enregistrement W4413050793 · doi:10.2196/64977

Companionship and Sharing Create Social Connections of an Online Community-Based Intervention for Patients with Cancer Receiving Outpatient Care: Pilot Study

2025· article· en· W4413050793 sur OpenAlexvenueno aff
Yi He, Ying Pang, Zimeng Li, Yan Wang, Yening Zhang, Zhongge Su, Song Lili, Shuangzhi He, Bingmei Wang, Lili Tang

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)MedicineOnline communityLoginBaseline (sea)CancerOutpatient clinicFamily medicinePhysical therapyPsychiatryNursingWorld Wide WebInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Online communities, platforms that facilitate social connections, have gained attention in the medical field, particularly for their potential to support patients. However, there is currently no online community specifically designed for patients with cancer receiving outpatient care. This study introduces a customized online community aimed at providing companionship and sharing to enhance the quality of life (QOL) among these patients. Objective: The purpose of this study was to assess the feasibility and initial effectiveness of a newly developed online community app in improving the QOL of patients with cancer receiving outpatient care. Methods: This pilot intervention-only study involved patients with cancer participating in a 4-week online community intervention through a mobile app. Eligible patients were aged 18 years or older, diagnosed with cancer, with an Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status score of ≤2. The feasibility of the intervention was evaluated by community task participation rate, community task completion rate, and community daily login rate. Patients completed a QOL questionnaire (European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire Core 30, QLQ-C30) at baseline (T0), week 2 (T1), and week 4 (T2). After the intervention, participants were free to answer 3 questions about their user experience. Results: Baseline assessments were conducted on 30 patients, with 25 patients assessed at T1 (83.3%) and 22 at T2 (73.3%). The 4-week average community daily login rate was 60.37% (18.11/30 on average), with community task participation and community task completion rates reaching 42.25% (12.68/30 on average) and 22.38% (6.7/30 on average), respectively. Notably, after the study ended, participants continued logging into the app and completing tasks. Patients who actively engaged in community activities demonstrated significant improvements in global health status (mean 11.04, SD 10.3 vs mean -6.56, SD 11.58; P=.004), emotional function (mean 17.7, SD 22.93 vs mean -2.89, SD 13.9; P=.04), and constipation (mean 11, SD 16.5 vs mean 14.67, SD 17.39; P=.005) at T2, compared to those less active. The intervention enhanced emotional functioning and overall health and alleviated insomnia symptoms among active participants. Conclusions: The online community intervention, emphasizing companionship and sharing, was well accepted by patients with cancer and demonstrated initial effectiveness in enhancing the QOL. The study findings suggest that such interventions can provide a supportive environment for patients to cope with psychological, social, and physical challenges. Future validation of its effectiveness will require well-designed randomized controlled trials, and continued optimization tailored to specific user groups will be crucial to meet the evolving needs of the community. The core value of the online community lies in companionship and sharing, which can serve as a foundation for future research and development in this area.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,977

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)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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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Résumé présentoui

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