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Enregistrement W2103671809 · doi:10.2196/resprot.4091

TRAK App Suite: A Web-Based Intervention for Delivering Standard Care for the Rehabilitation of Knee Conditions

2015· article· en· W2103671809 sur OpenAlexvenueno aff
‪Irena Spasić, Kate Button, Anna Divoli, Satyam Gupta, Tamas Pataky, Diego Pizzocaro, Alun Preece, Robert William Martin Van Deursen, Chris Wilson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationSuiteIntervention (counseling)Web applicationWorld Wide WebPhysical therapyMedicineComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Standard care for the rehabilitation of knee conditions involves exercise programs and information provision. Current methods of rehabilitation delivery struggle to keep up with large volumes of patients and the length of treatment required to maximize the recovery. Therefore, the development of novel interventions to support self-management is strongly recommended. Such interventions need to include information provision, goal setting, monitoring, feedback, and support groups, but the most effective methods of their delivery are poorly understood. The Internet provides a medium for intervention delivery with considerable potential for meeting these needs. OBJECTIVE: The objective of this study was to demonstrate the feasibility of a Web-based app and to conduct a preliminary review of its practicability as part of a complex medical intervention in the rehabilitation of knee disorders. This paper describes the development, implementation, and usability of such an app. METHODS: An interdisciplinary team of health care professionals and researchers, computer scientists, and app developers developed the TRAK app suite. The key functionality of the app includes information provision, a three-step exercise program based on a standard care for the rehabilitation of knee conditions, self-monitoring with visual feedback, and a virtual support group. There were two types of stakeholders (patients and physiotherapists) that were recruited for the usability study. The usability questionnaire was used to collect both qualitative and quantitative information on computer and Internet usage, task completion, and subjective user preferences. RESULTS: A total of 16 patients and 15 physiotherapists participated in the usability study. Based on the System Usability Scale, the TRAK app has higher perceived usability than 70% of systems. Both patients and physiotherapists agreed that the given Web-based approach would facilitate communication, provide information, help recall information, improve understanding, enable exercise progression, and support self-management in general. The Web app was found to be easy to use and user satisfaction was very high. The TRAK app suite can be accessed at http://apps.facebook.com/kneetrak/. CONCLUSIONS: The usability study suggests that a Web-based intervention is feasible and acceptable in supporting self-management of knee conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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