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Enregistrement W2737894269 · doi:10.2196/rehab.7085

Mobile Phone–Supported Physiotherapy for Frozen Shoulder: Feasibility Assessment Based on a Usability Study

2017· article· en· W2737894269 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Stütz, Gerlinde Emsenhuber, Daniela Huber, Michael Domhardt, Martin Tiefengrabner, Gertie Janneke Oostingh, Ulrike Fötschl, Nicholas Matis, Simon Ginzinger

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesÖsterreichische Forschungsförderungsgesellschaft
Mots-clésFrozen shoulderPhysical therapyMedicineUsabilityQuality of life (healthcare)Physical medicine and rehabilitationRange of motionNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with frozen shoulder show limited shoulder mobility often accompanied by pain. Common treatment methods include physiotherapy, pain medication, administration of corticosteroids, and surgical capsulotomy. Frozen shoulder often lasts from months to years and mostly affects persons in the age group of 40 to 70 years. It severely reduces the quality of life and the ability to work. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the feasibility of a mobile health (mHealth) intervention that supports patients affected by "stage two" frozen shoulder. Patients were supported with app-based exercise instructions and tools to monitor their training compliance and progress. These training compliance and progress data supplement the patients' oral reports to the physiotherapists and physicians and can assist them in therapy adjustment. METHODS: In order to assess the feasibility of the mHealth intervention, a pilot study of a newly developed app for frozen shoulder patients was conducted with 5 patients for 3 weeks. The main function of the app was the instruction for exercising at home. Standardized questionnaires on usability such as System Usability Scale (SUS) and USE (Usefulness, Satisfaction, and Ease of use), and Technology Acceptance Model-2 (TAM-2) were completed by the study participants at the end of the study. Additionally, a nonstandardized questionnaire was completed by all patients. The correctness of the exercises as conducted by the patients was assessed by a physiotherapist at the end of the study. The mobility of the shoulder and pain in shoulder movement was assessed by a physiotherapist at the start and the end of the study. RESULTS: The pilot study was successfully conducted, and the app was evaluated by the patients after 3 weeks. The results of the standardized questionnaires showed high acceptance (TAM-2) and high usability (SUS) of the developed app. The overall usability of the system as assessed by the SUS questionnaire was very good (an average score of 88 out of 100). The average score of the TAM-2 questionnaire on the intention to further use the app was 4.2 out of 5, which indicated that most patients would use the app if further available. The results of the USE questionnaires highlighted that the patients learned how to use the app easily (an average score of 4.2 out of 5) and were satisfied with the app (an average score of 4.7 out of 5). The frequency of app usage and training was very high based on patient reports and verified by analysis of the usage data. The patients conducted the exercises almost flawlessly. CONCLUSIONS: Our results indicate the feasibility of the mHealth intervention, as the app was easy to use and frequently used by the patients. The app supported the patients' physiotherapy by providing clear exercising instructions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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