An Investigation Into the Use of mHealth in Musculoskeletal Physiotherapy: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal physiotherapy provides conservative management for a range of conditions. Currently, there is a lack of engagement with exercise programs because of the lack of supervision and low self-efficacy. The use of mobile health (mHealth) interventions could be a possible solution to this problem, helping promote self-management at home. However, there is little evidence for musculoskeletal physiotherapy on the most effective forms of mHealth. OBJECTIVE: The aim of this review is to investigate the literature focusing on the use of mHealth in musculoskeletal physiotherapy and summarize the evidence. METHODS: A scoping review of 6 peer-reviewed databases was conducted in March 2021. No date limits were applied, and only articles written in the English language were selected. A reviewer screened all the articles, followed by 2 additional researchers screening a random sample before data extraction. RESULTS: Of the 1393 studies, 28 (2.01%) were identified. Intervention characteristics comprised stretching and strengthening exercises, primarily for degenerative joint pain and spinal conditions (5/28, 18%). The most reported use of mHealth included telephone and videoconferencing calls to provide a home exercise program or being used as an adjunct to physiotherapy musculoskeletal assessment (14/28, 50%). Although patient satisfaction with mHealth was reported to be high, reasons for disengagement included a lack of high-quality information and poor internet speeds. Barriers to clinical uptake included insufficient training with the intervention and a lack of time to become familiar. CONCLUSIONS: mHealth has some benefits regarding treatment adherence and can potentially be as effective as normal physiotherapy care while being more cost-effective. The current use of mHealth is most effective when ongoing feedback from a health care professional is available.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».