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Enregistrement W2902874026 · doi:10.2196/12199

Feasibility and Acceptability of Technology-Based Exercise and Posture Training in Older Adults With Age-Related Hyperkyphosis: Pre-Post Study

2018· article· en· W2902874026 sur OpenAlexvenueno aff
Wendy B. Katzman, Amy Gladin, Nancy E. Lane, Shirley Wong, Felix Liu, Chengshi Jin, Yoshimi Fukuoka

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesUniversity of California, San FranciscoNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyTraining (meteorology)PsychologyMedicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hyperkyphosis is common among older adults, and is associated with multiple adverse health outcomes. A kyphosis-specific exercise and posture training program improves hyperkyphosis, but in-person programs are expensive to implement and maintain over longer-periods of time. It is unknown if a technology-based posture training program disseminated through a smartphone is a feasible or acceptable alternative to in-person training among older adults with hyperkyphosis. Objective: The primary purpose of this study was to assess the feasibility of subject recruitment, short-term retention and adherence, and the acceptability of a technology-based exercise and postural training program disseminated as video clip links and text messaging prompts via a smartphone. The secondary purpose was to explore the potential efficacy of this program on kyphosis, physical function and health-related quality of life in older adults with hyperkyphosis. Methods: This was a 6-week pre-post design pilot trial. We recruited community-dwelling adults ≥65 years with hyperkyphosis ≥40 (±5) degrees and access to a smartphone. The intervention had two parts: 1) exercise and posture training via video clips sent to participants daily via text messaging which included 6 weekly video clip links to be viewed on the participant's smartphone and 2) text messaging prompts to practice good posture. We determined subject recruitment, adherence, retention and acceptability of the intervention. Outcomes included change in kyphometer-measured kyphosis, occiput to wall (OTW), Short Physical Performance Battery (SPPB), Scoliosis Research Society SRS-30, Center for Epidemiological Studies Depression (CESD) and Physical Activity Scale for the Elderly (PASE). Results: 64 potential participants were recruited, 17 participants were enrolled and 12 completed post-intervention testing at 6-weeks. Average age was 71.6 (SD=4.9) years and 50% were female. Median adherence to daily video viewing was 100%, (range 14 to 100) and to practicing good posture 3 times or more per day was 71%, (range 0 to 100). Qualitative evaluation of acceptability of the intervention revealed the smartphone screen was too small for participants to view the videos well and daily prompts to practice posture were too frequent. Kyphosis, OTW and physical activity significantly improved after the 6-week intervention. Kyphosis decreased by 8 (95% CI: 12, 5) degrees (p<0.001), OTW decreased 1.9 (95% CI: 3.3, 0.7) cm (p=0.007), and physical activity measured by PASE increased 29 (95% CI: 3, 54) points (p=0.03). The health-related quality of life SRS-30 score increased 0.11 (SD=0.19) points, but it was not statistically significant, p=0.09. Conclusions: Technology-based exercise and posture training using video clip viewing and text messaging reminders is feasible and acceptable in a small cohort of older adults with hyperkyphosis. Technology-based exercise and posture training warrants further study as a potential self-management program for age-related hyperkyphosis that may be more easily disseminated than in-person training.

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)0,000
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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