Feasibility and Patient Experience of a Home-Based Rehabilitation Program Driven by a Tablet App and Mobility Monitoring for Patients After a Total Hip Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent developments in technology are promising for providing home-based exercise programs. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the feasibility and patient experience of a home-based rehabilitation program after total hip arthroplasty (THA) delivered using videos on a tablet personal computer (PC) and a necklace-worn motion sensor to continuously monitor mobility-related activities. METHODS: We enrolled 30 independently living patients aged 18-75 years who had undergone THA as a treatment for primary or secondary osteoarthritis (OA) between December 2015 and February 2017. Patients followed a 12-week exercise program with video instructions on a tablet PC and daily physical activity registration through a motion sensor. Patients were asked to do strengthening and walking exercises at least 5 days a week. There was weekly phone contact with a physiotherapist. Adherence and technical problems were recorded during the intervention. User evaluation was done in week 4 (T1) and at the end of the program (T2). RESULTS: Overall, 26 patients completed the program. Average adherence for exercising 5 times a week was 92%. Reasons mentioned most often for nonadherence were vacation or a day or weekend off 25% (33/134) and work 15% (20/134). The total number of technical issues was 8. The average score on the user evaluation questionnaire (range 0-5) was 4.6 at T1 and 4.5 at T2. The highest score was for the subscale "coaching" and the lowest for the subscale "sensor." CONCLUSIONS: A home-based rehabilitation program driven by a tablet app and mobility monitoring seems feasible for THA patients. Adherence was good and patient experience was positive. The novel technology was well accepted. When the home-based rehabilitation program proves to be effective, it could be used as an alternative to formal physiotherapy. However, further research on its effectiveness is needed.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».