Implementing an eHealth Model of Care for Pediatric Patients and Families at the End of Treatment for Acute Lymphoblastic Leukemia (EMERGE): Type 2 Nonrandomized Hybrid Implementation-Effectiveness Trial Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite increasing survival rates for childhood cancers, physical and psychological late effects are common. The end-of-treatment period is recognized as a complex transition period, and there are few evidence-based models of care to address patient and family needs during this early survivorship period. The EMERGE model of care has been developed to provide eHealth-delivered, multidisciplinary care to patients and families in the 12 months following treatment for acute lymphoblastic leukemia, the most common type of pediatric cancer. Objective: The primary aim of this study is to assess the implementation success of the EMERGE model of care into the clinical setting. Secondary aims include evaluating effectiveness and cost consequences. Methods: The study uses a nonrandomized hybrid implementation-effectiveness design, assessing both implementation and clinical outcomes. Implementation metrics include evaluating the reach, acceptability, feasibility, and maintenance of the EMERGE model. Clinical effectiveness outcomes include parent satisfaction with the EMERGE intervention and pre-post intervention evaluation of parent psychological stress and unmet information needs. The Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance implementation science framework was used to guide study outcomes. Semistructured interviews with clinicians and parents will further evaluate the acceptability and sustainability of the EMERGE model and appraise barriers and facilitators to implementation. Cost analysis will include evaluation of the resources required for program delivery and the impact on subsequent health care service use measured using Medicare data and health service usage collected during the EMERGE intervention. Results: The trial commenced in December 2022, and recruitment concluded in October 2025, with 81 families recruited. Data collection is ongoing and is anticipated to be completed in Summer 2026. Conclusions: This study will address a critical gap in multidisciplinary care delivery at the end of treatment for young survivors of acute lymphoblastic leukemia and their families. The EMERGE model has the potential to improve the quality of life of patients and families by providing an early survivorship intervention. Importantly, the usage of an eHealth (telehealth) model will enable distance-delivered care, facilitating family participation regardless of geography. By measuring implementation, clinical, and cost impacts, this study will inform the future development of end-of-treatment models of care that are almost universally lacking in pediatric oncology care.
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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 | 0,028 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,008 |
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 ».