Effectiveness of a Mobile eHealth App in Guiding Patients in Pain Control and Opiate Use After Total Knee Replacement: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about pain and opiate use at home directly after total knee replacement (TKR). Due to adverse effects, low opiate use is desired. An electronic health app (PainCoach) was developed to guide patients in pain control and opiate use. OBJECTIVE: The aim of this paper was to investigate the effects of the PainCoach app on pain control and opiate use in patients who underwent TKR during the first 2 weeks at home after surgery. METHODS: In an unblinded randomized controlled trial, patients scheduled for TKR were offline recruited and randomized to a PainCoach group or control group. In the PainCoach group, the PainCoach app was downloaded on each patient's smartphone or tablet. In response to the patient's input of the pain experienced, the PainCoach app gave advice on pain medication use, exercises/rest, and when to call the clinic. This advice was the same as that received during usual care. The control group received usual care. The primary outcomes were opiate use and visual analog scale (VAS) pain scores at rest, during activity, and at night during the first 2 weeks at home after surgery, which were collected daily from day 1 until 14 postoperatively by online questionnaires. The actual amount of app use was recorded, and active use was defined as ≥12 total app uses. RESULTS: The pain scores did not differ between the groups. The PainCoach group (n=38) used 23.2% less opiates (95% CI -38.3 to -4.4; P=.02) and 14.6% more acetaminophen (95% CI 8.2-21.3; P<.001) when compared with the findings in the control group (n=33). The PainCoach app was used 12 (IQR 4.5-22.0) times per patient. In the active PainCoach subgroup (n=19), the following were noted when compared with the findings in the control group: 4.1 times faster reduction of the VAS pain score during activity (95% CI -7.5 to -0.8; P=.02), 6.3 times faster reduction of the VAS pain score at night (95% CI -10.1 to -2.6; P=.001), 44.3% less opiate use (95% CI -59.4 to -23.5; P<.001), 76.3% less gabapentin use (95% CI -86.0 to -59.8; P<.001), and 21.0% more acetaminophen use (95% CI 12.6-30.0; P<.001). CONCLUSIONS: The use of the PainCoach app contributes to reduced opiate use in the initial period at home after TKR. Active use of this app leads to a further reduction in opiate use and improved pain control. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03961152; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03961152.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».