App-Based Relaxation Exercises for Patients With Chronic Neck Pain: Pragmatic Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic neck pain is a highly prevalent condition. Learning a relaxation technique is recommended by numerous guidelines for chronic neck pain. Smartphone apps can provide relaxation exercises; however, their effectiveness, especially in a self-care setting, is unclear. OBJECTIVE: The aim of this pragmatic randomized trial is to evaluate whether app-based relaxation exercises, including audio-based autogenic training, mindfulness meditation, or guided imagery, are more effective in reducing chronic neck pain than usual care alone. METHODS: Smartphone owners aged 18 to 65 years with chronic (>12 weeks) neck pain and the previous week's average neck pain intensity ≥4 on the Numeric Rating Scale (0=no pain to 10=worst possible pain) were randomized into either an intervention group to practice app-based relaxation exercises or a control group (usual care and app for data entry only). For both groups, the follow-up data were collected using app-based diaries and questionnaires. The primary outcome was the mean neck pain intensity during the first 3 months based on daily measurements. Secondary outcomes included neck pain based on weekly measurements, pain acceptance, neck pain-related stress, sick-leave days, pain medication intake, and adherence, which were all measured until the 6-month follow-up. For the primary analysis, analysis of covariance adjusted for baseline neck pain intensity was used. RESULTS: We screened 748 participants and enrolled 220 participants (mean age 38.9, SD 11.3 years; mean baseline neck pain 5.7, SD 1.3 points). The mean neck pain intensity in both groups decreased over 3 months; however, no statistically significant difference between the groups was found (intervention: 4.1 points, 95% CI 3.8-4.4; control: 3.8 points, 95% CI 3.5-4.1; group difference: 0.3 points, 95% CI -0.2 to 0.7; P=.23). In addition, no statistically significant between-group differences regarding neck pain intensity after 6 months, responder rate, pain acceptance, pain medication intake, or sick-leave days were observed. There were no serious adverse events that were considered related to the trial intervention. In week 12, only 40% (44/110) of the participants in the intervention group continued to practice the exercises with the app. CONCLUSIONS: The study app did not effectively reduce chronic neck pain or keep the participants engaged in exercising in a self-care setting. Future studies on app-based relaxation interventions should take into account the most recent scientific findings for behavior change techniques. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02019134; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02019134. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/1745-6215-15-490.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».