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Enregistrement W2561955475 · doi:10.2196/rehab.5148

Internet-Based Exercise Therapy Using Algorithms for Conservative Treatment of Anterior Knee Pain: A Pragmatic Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2561955475 sur OpenAlexvenueno aff
Tae W. Kim, Nic Gay, Arpit Khemka, Jonathan P. Garino

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialConservative treatmentPhysical therapyAnterior knee painMedicinePhysical medicine and rehabilitationAlgorithmComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conservative treatment remains the first-line option, and there is significant medical evidence showing that home-based exercise therapy for the treatment of common causes of knee pain is effective. SimpleTherapy created an online platform that delivers Internet-based exercise therapy for common causes of knee pain. The system is driven by an algorithm that can process the user's feedback to provide an adaptive exercise regimen. This triple-armed, pragmatic randomized pilot was designed to evaluate if this telerehabilitation platform is safe and effective. OBJECTIVE: We hypothesized that a home-based, algorithm-driven exercise therapy program can be safe for use and even improve compliance over the standard of care, the paper handout. METHODS: After an independent internal review board review and approval, the website trial.simpletherapy.com was opened. Once the trial was open for enrollment, no changes to the functionality or user interaction features were performed until the trial had closed. User accrual to the website was done using website optimization and social media postings tied to existence of knee pain. Consent was obtained online through checkboxes with third-party signature confirmation. No fees were charged to any patient. Patients were recruited online from an open access website. Outcomes were self-assessed through questionnaires with no face-to-face clinician interaction. A triple-arm randomized controlled trial was used with arm 1 being a static handout of exercises, arm 2 being a video version of arm 1, and arm 3 being a video-based, algorithm-driven system that took patient feedback and changed the exercises based on the feedback. Patients used household items and were not supervised by a physical therapist or clinician. Patients were reminded at 48-hour intervals to complete an exercise session. RESULTS: A total of 860 users found the trial and initiated the registration process. These 860 were randomized, and the demographic distribution shows the randomization was successful. In all, 70 users completed the 6-week regimen (8.1%): 20 users were in arm 1, 33 users in arm 2, and 17 users in arm 3. There were no adverse events reported in any of the 3 arms. All outcomes were self-assessed. No adverse events were reported during or after the trial. CONCLUSIONS: Because only 8.1% of those who enrolled completed the trial, an intent-to-treat analysis did not reach statistical significance in this pilot trial. However, the completion rates are comparable to those of previous online-only trials. Given an early phase trial, no adverse events were reported. Ongoing data collection continues and will form the basis for further data on the efficacy of this intervention. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01696162; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01696162 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6lM8jC7Gu).

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeEssai 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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