Efficacy of Mobile Health in Patients With Low Back Pain: Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain is one of the most common health problems and a main cause of disability, which imposes a great burden on patients. Mobile health (mHealth) affects many aspects of people's lives, and it has progressed rapidly, showing promise as an effective intervention for patients with low back pain. However, the efficacy of mHealth interventions for patients with low back pain remains unclear; thus, further exploration is necessary. OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the efficacy of mHealth interventions in patients with low back pain compared to usual care. METHODS: This was a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials designed according to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis) statement standard. We searched for studies published in English before October 2020 in the PubMed, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Library databases. Two researchers independently scanned the literature, extracted data, and assessed the methodological quality of the included studies. Bias risks were assessed using the Cochrane Collaboration tool. We used RevMan 5.4 software to perform the meta-analysis. RESULTS: A total of 9 studies with 792 participants met the inclusion criteria. The simultaneous use of mHealth and usual care showed a better reduction in pain intensity than usual care alone, as measured by the numeric rating scale (mean difference [MD] -0.85, 95% CI -1.29 to -0.40; P<.001), and larger efficacy in reducing disability, as measured by the Rolland-Morris Disability Questionnaire (MD -1.54, 95% CI -2.35 to -0.73; P<.001). Subgroup analyses showed that compared with usual care, mHealth using telephone calls significantly reduced pain intensity (MD -1.12, 95% CI -1.71 to -0.53; P<.001) and disability score (MD -1.68, 95% CI -2.74 to -0.63; P<.001). However, without the use of telephone calls, mHealth had no obvious advantage over usual care in improving pain intensity (MD -0.48, 95% CI -1.16 to 0.20; P=.16) and the disability score (MD -0.41, 95% CI -1.88 to 1.05; P=.58). The group that received a more sensitive feedback intervention showed a significantly reduced disability score (MD -4.30, 95% CI -6.95 to -1.69; P=.001). CONCLUSIONS: The use of simultaneous mHealth and usual care interventions has better efficacy than usual care alone in reducing pain intensity and disability in patients with low back pain. Moreover, the results of subgroup analysis revealed that mHealth using telephone calls might play a positive role in improving pain intensity and disability in patients with low back pain.
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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 | 0,024 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».