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Enregistrement W4417441036 · doi:10.2196/73769

Evaluation of a Tablet-Based Emotion Regulation Intervention for Surrogate Decision-Makers of Patients With Critical Illness: Pilot Nonrandomized Trial

2025· article· en· W4417441036 sur OpenAlexvenueno aff
Grant A. Pignatiello, Paul Tuschman, Stephanie Griggs, Nicholas K. Schiltz, Heath A. Demaree, Alex Klinck, Ronald L. Hickman

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingIntervention (counseling)AnxietyCognitionCognitive reappraisalDepression (economics)Randomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychological distress among surrogate decision-makers (surrogates) for patients with critical illness is well documented. Existing interventions for supporting surrogates in their role often target surrogates' informational needs without directly addressing surrogates' acute emotional burden. Therefore, we developed the Reappraisal-Enhanced Foundation for Regulating Affect and Managing Emotions (REFRAME) intervention, a tablet-based app that empowers surrogates to manage their psychological distress with cognitive reappraisal. OBJECTIVE: We sought to (1) determine the feasibility, acceptability, and appropriateness of implementing REFRAME and (2) examine its preliminary effects on surrogates' psychological distress. METHODS: We conducted a pilot nonrandomized trial at a tertiary medical center in northeast Ohio. We recruited adult surrogates for incapacitated intensive care unit (ICU) patients (≥48 hours). The first 20 participants received usual care (UC); the next 28 received UC and REFRAME, consisting of 3 sequential 10- to 15-minute modules administered every 24 to 48 hours (T1-T3) post enrollment (T0). We evaluated implementation outcomes both quantitatively and qualitatively by describing enrollment and completion rates, surrogates' scores on the Acceptability of Intervention Measure and the Intervention Appropriateness Measure, and thematically analyzing feedback from each interventional module. We measured psychological distress with the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Anxiety and Depression short forms at enrollment (T0) and approximately 1-week post enrollment (T3). We used linear mixed-effects models to assess changes in anxiety and depression severity between groups from T0 to T3, adjusting for the surrogate's gender, patient relationship, prior decision-making experience, and perceived stress. RESULTS: Our analytic sample included 48 surrogates (UC=20; REFRAME=28). Two-thirds (19/28, 67.9%) of those assigned to REFRAME completed all 3 modules, with over 70% finding it acceptable and appropriate. Qualitative feedback indicated that surrogates appreciated the intervention's normalization of their emotions and provision of practical reappraisal strategies. Both groups showed reductions in psychological distress severity, with greater reductions in depressive symptoms reported by surrogates in the REFRAME group (d=0.68). CONCLUSIONS: REFRAME was feasible to implement, well-received by users, and considered relevant in the ICU setting. We observed preliminary improvement in depressive symptoms, though the effects on anxiety are less certain. Our findings indicate that incorporating brief cognitive reappraisal tools into routine ICU practice may support surrogates' psychological well-being. Larger, more diverse trials with longer follow-up are necessary to confirm these initial findings and assess their impact on shared decision-making.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,392 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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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