Evaluation of a Digital Educational Intervention to Enhance Oncology Nurse Professional Practice to Support Safe Cannabis Use: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Young adults (aged 18-39) diagnosed with cancer often turn to cannabis to manage symptoms such as pain, anxiety, or cachexia. However, few educational interventions exist to train oncology nurses in supporting the safe use of cannabis in this population. METHODS: We conducted a two-arm pilot randomized controlled trial (1:1) to evaluate the feasibility and preliminary effects of a digital educational intervention grounded in the Theory of Planned Behavior. Nurses were randomized to either the intervention group ( n = 35) or an active control group ( n = 35). Feasibility outcomes included recruitment and retention rates, intervention uptake, module completion, participant engagement (eg, log-ins, time spent), and questionnaire completion. Nurses' knowledge, attitudes, self-efficacy, and intention to support safe cannabis use were measured at baseline and 1 month after randomization. Descriptive statistics summarized feasibility outcomes and sociodemographics; outcome changes were assessed using linear mixed effects models. RESULTS: Participants were mostly over 40 years old (60%) and 74% held a bachelor's degree. Of 70 participants enrolled, 57 completed the 1-month follow-up. In the intervention group, 89% (31/35) completed the full intervention. The intention to support safe cannabis use significantly increased in the intervention group compared to controls ( P = .016). DISCUSSION: This digital educational intervention demonstrated strong feasibility and preliminary effectiveness in enhancing nurses' intention to support safe cannabis use. Findings support the value of tailored, theory-informed educational strategies in oncology nursing and suggest the potential for scaling up in a larger trial.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».