The effect of innovative smartphone application on adherence to a home-based exercise programs for female older adults with knee osteoarthritis in Saudi Arabia: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine the effects of an Arabic smartphone application on adherence to home exercise programs (HEPs) and the effectiveness of mobile-based HEPs on pain, physical function, and lower-limb muscle strength among older women with knee osteoarthritis (OA).Materials and methods This randomised control trial (ClinicalTrials.gov: (NCT04159883) enrolled 40 women aged ≥50 years with knee OA who were randomised into the app group (experimental; n = 20) receiving HEPs using an Arabic smartphone application called “My Dear Knee”, whereas the paper group (control; n = 20) receiving HEPs as hand-outs. Both groups had the same exercise program. Outcome measures were self-reported adherence, changes in the Arabic Numeric Pain Rating Scale, the Arabic version of the reduced Western Ontario, McMaster Universities Osteoarthritis Index-Physical Function subscale, and Five-Times Sit-To-Stand Test scores. All participants were assessed at baseline, at week 3 and week 6. Using completer-only analyses, the repeated measures ANOVA was used to compare the means of the outcome measures between the two groups.Results At the end of week 6, the app group reported greater adherence to HEPs (p = .002) and significant reduction in pain (p = .015).Conclusions A smartphone application with motivational and attractive features could enhance adherence to HEPs in this patient cohort.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONOlder adults with knee OA may face many obstacles that prevent or limit their adherence to the prescribed HEP.Smart device apps supported with attractive and motivational features could be an effective strategy to enhance adherence to HEPs among older adults with knee OA.Using such remote technology appears to overcome the barriers that may limit the ability of older women to receive supervised physical therapy in a clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».