Development and Usability Testing of a Scalable Digital Acceptance and Commitment Therapy Intervention for Chronic Postsurgical Pain
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Transitional Pain Service (TPS) at Toronto General Hospital is a multidisciplinary program focused on preventing chronic postsurgical pain (CPSP). While the program is effective in terms of patient outcomes, the scarcity of specialized pain psychologists limits its broader implementation. Aims: Acceptance and Commitment Therapy (ACT) is an evidence-based psychology intervention used at the TPS. We aimed to develop a fully self-guided, digital psychology intervention for individuals at risk for CPSP.Methods: The digital self-guided intervention was modeled after a 3-hour ACT group workshop at the TPS. It includes psychoeducation about ACT and pain that revolves around the ACT Matrix, a tool for evaluating coping strategies and enhancing quality of life. The intervention was developed on the digital health application, Manage My Pain (MMP), as an interactive, self-guided program. Development followed an iterative process, with qualitative feedback from TPS patients, clinicians, research staff and app developers. Results: The online intervention was implemented as four sequential 15 min parts plus a fifth optional summary and reference part. Each part includes didactic modules interspersed with interactive activities, experiential exercises, and optional learning checks. The MMP platform’s existing navigation features helped streamline development. Patient and clinician feedback from “think-aloud” and retrospective interviews helped refine key usability factors, including engagement, navigation, and content clarity. Conclusions: The self-guided digital ACT intervention is scalable and can be easily implemented at clinics without specialized pain psychologists. Further testing in a randomized controlled trial will assess its acceptability and efficacy as a substitute for psychologist-led group workshops.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».