Development and proof of concept of a blended physiotherapeutic intervention for patients with non-specific low back pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a blended physiotherapeutic intervention for patients with non-specific low back pain (e-Exercise LBP) and evaluate its proof of concept. DESIGN: Focus groups with patients, physiotherapists, and eHealth and LBP experts were conducted to investigate values according to the development of e-Exercise LBP. Proof of concept was evaluated in a multicentre study. SETTING: Dutch primary care physiotherapy practices (n=21 therapists). PARTICIPANTS: Adults with non-specific LBP (n=41). INTERVENTION: e-Exercise LBP was developed based on clinical LBP guidelines and the focus groups, using the Center for eHealth Research Roadmap. Face-to-face physiotherapy sessions were integrated with a web application consisting of 12 information lessons, video-supported exercises and a physical activity module with the option to gradually increase individuals' level of physical activity. The intervention could be tailored to patients' risk of persistent disabling LBP, according to the STarT Back Screening Tool. MAIN OUTCOME MEASURES: Functional disability, pain, physical activity, sedentary behaviour and fear-avoidance beliefs, measured at baseline and 12 weeks. RESULTS: After 12 weeks, improvements were found in functional disability [Quebec Back Pain Disability Scale: mean difference (MD) -12.2/100; 95% confidence interval (CI) 8.3 to 16.1], pain (Numeric Pain Rating Scale: MD -2.8/10; 95% CI 2.1 to 3.6), subjective physical activity (Short Questionnaire to Assess Health Enhancing Physical Activity: MD 11.5minutes/day; 95% CI -47.8 to 24.8) and objective sedentary behaviour (ActiGraph: MD -23.0minutes/day; 95% CI -8.9 to 55.0). Small improvements were found in objective physical activity and fear-avoidance beliefs. The option to gradually increase physical activity was activated for six patients (15%). On average, patients received seven face-to-face sessions alongside the web application. CONCLUSIONS: The results of this study provide the first indication of the effectiveness of e-Exercise LBP, particularly for disability and pain among patients with LBP. Future studies will focus on end-user experiences and (cost-) effectiveness.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».