MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7115948209 · doi:10.2196/72647

Evaluating a Telehealth Coaching and Mobile-Based Digital Engagement Intervention for People With Cancer Using the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Global Health: Pilot Questionnaire Study

2025· article· en· W7115948209 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthHealth coachingDigital healthIntervention (counseling)CoachingTelemedicinemHealtheHealth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with cancer often experience unmet needs during treatment and survivorship, which can impact their ability to carry out daily tasks, reduce their quality of life, and limit their participation in work and social activities. Cancer Coach by CancerAid (now known as Osara Health) is a digital health intervention designed to address these needs through a combination of synchronous telehealth coaching and an asynchronous mobile app that supports behavior change and emotional well-being. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the impact of Cancer Coach by CancerAid on the mental and physical health of people with cancer using patient-reported outcomes. METHODS: Participants were referred to the program via insurers and hospital clinics. Health coaches administered the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System 10-item Global Health Short Form via telephone at both the beginning and end of the intervention. This tool measures global physical health (GPH) and global mental health (GMH). Pre- and postintervention scores were analyzed using Wilcoxon signed rank tests. Independent 2-tailed t tests assessed whether changes in GPH and GMH scores were associated with the use of health coaching alone or in combination with the mobile app. RESULTS: Statistically significant improvements were observed in both GPH (z=-4.97; P<.001; r=0.37) and GMH (z=-4.53; P<.001; r=0.34), indicating moderate effect sizes in the 89 participants. The average T score point changes of 4.43 for GPH and 4.58 for GMH represented a minimal important change for participants. The improvement in the group GMH T score was reflected in the move from "good" to "very good" mental health status. Participants who engaged with both health coaching and the mobile app showed greater improvements in physical health, whereas those who received health coaching alone exhibited higher gains in mental health. This suggests that the mode of support may influence specific health outcomes. CONCLUSIONS: The use of the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System 10-item Global Health Short Form showed that participants had significant improvements in physical and mental health after participating in the Cancer Coach by CancerAid️ intervention. The integration of telehealth coaching with app-based support may enhance overall well-being and address holistic needs during cancer treatment and survivorship.

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)0,001
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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,357 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR CancerMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207