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Enregistrement W2947984306 · doi:10.2196/14523

Digital Versus Conventional Rehabilitation After Total Hip Arthroplasty: A Single-Center, Parallel-Group Pilot Study

2019· article· en· W2947984306 sur OpenAlexvenueno aff
Fernando Dias Correia, André Nogueira, Ivo Magalhães, Joana Guimarães, Maria Moreira, Isabel Barradas, Maria Molinos, Laetitia Teixeira, Joaquim Pires, Rosmaninho Seabra, Jorge Laíns, Virgílio Bento

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyMedicineRehabilitationQuality of life (healthcare)Range of motionBiofeedbackArthroplastyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The demand for total hip arthroplasty (THA) is rising. In the face of rapidly increasing health care costs, ensuring widespread, cost-effective rehabilitation is a priority. Technologies allowing independent home-based rehabilitation may be the key to facilitate access, improve effectiveness, and lower costs of care. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the feasibility of a novel artificial intelligence-powered digital biofeedback system following THA and compare the clinical outcomes against supervised conventional rehabilitation. METHODS: This was a single-center, parallel-group pilot study, with an 8-week intervention program. Patients were assessed at baseline, during the program (at 4 and 8 weeks), and 3 and 6 months after surgery. The primary outcome was the Timed Up and Go (TUG) score and secondary outcomes were the Hip dysfunction and Osteoarthritis Outcome Scale (HOOS; a patient-reported outcome) and hip range of motion (ROM). RESULTS: A total of 66 patients were included: 35 digital physiotherapy (PT) versus 31 conventional. There were no differences at baseline between groups except for lower HOOS quality of life (QoL) subscale scores in the digital PT group. Clinically relevant improvements were noted in both groups at all time points. The digital PT group showed a retention rate of 86% (30/35). Per-protocol analysis revealed a superiority of the digital PT group for all outcome measures. Intention-to-treat analysis revealed the superiority of the digital PT group at all time points for TUG (change between baseline and 4 and 8 weeks: P<.001; change between baseline and 3 and 6 months: P=.001 and P=.005, respectively), with a difference between median changes of -4.79 seconds (95% CI -7.24 to -1.71) at 6 months post-THA. Between baseline and month 6, results were also superior in the digital PT group for the HOOS sports and QoL subscales and all ROM except for standing flexion. CONCLUSIONS: This study demonstrates this novel solution holds promise in rehabilitation after THA, ensuring better clinical outcomes than conventional rehabilitation while reducing dependence on human resources. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03045549; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03045549.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations64
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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