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Enregistrement W4295254423 · doi:10.2196/36049

Telehealth Movement-to-Music to Increase Physical Activity Participation Among Adolescents With Cerebral Palsy: Pilot Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4295254423 sur OpenAlexvenueno aff
Byron Lai, Laura Vogtle, Raven Young, Mary Craig, Yumi Kim, Marissa A. Gowey, Erin Swanson‐Kimani, Drew Davis, James H. Rimmer

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthCerebral palsyTelerehabilitationRandomized controlled trialPhysical therapyIntervention (counseling)MedicineActivities of daily livingPsychologyPhysical medicine and rehabilitationTelemedicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Adolescents with cerebral palsy (CP) who have mobility limitations have almost no access to inexpensive and enjoyable home-based programs that can be disseminated on a large scale to help them independently manage their health through participation in leisure-time physical activity (LTPA). Objective The primary aim of this study was to determine the preliminary efficacy of the early adoption phase of an adult Movement-to-Music (M2M) program with behavioral telecoaching for increasing LTPA and activity participation compared with a waitlist control group in adolescents with CP. The secondary aim was to explore the effects of the program on perceived levels of pain and fatigue. The tertiary aim was to qualitatively evaluate the factors that influenced adherence and develop a theory that would inform the development of a more targeted M2M telehealth program for this group. Methods This randomized controlled trial piloted a 4-week M2M program with weekly behavioral telecoaching among 58 adolescents with CP who walked or used wheelchairs. The participants were randomized into one of 2 groups: M2M or control, which maintained their daily activities. M2M included videos that participants were asked to complete 3 times each week at home (asynchronous training). Adherence to video minutes was objectively measured using cloud-based analytics. Changes in activity and LTPA participation were measured before and after the intervention using the Children’s Assessment of Participation and Enjoyment total domain scores and active physical recreation domain scores, respectively. Perceived pain and fatigue were measured using the National Institutes of Health Neuro-QoL short forms. The changes in scores were compared between the groups using analysis of covariance. A grounded theory approach was used to analyze one-on-one interviews, coaching notes, and feedback surveys. Results A total of 58 people were enrolled, of which 49 (84%) completed the primary outcome follow-up assessment. The mean adherence to the prescribed exercise video minutes across all 4 weeks was 68%, starting from 90% in week 1 and gradually declining to 43% in week 4. Mean adherence to coaching calls was 91%. Analysis of covariance revealed a statistically significant difference between the pre- to postchange scores for Children’s Assessment of Participation and Enjoyment Active Physical Recreation–Intensity domain scores in favor of the intervention group (F1,47=8.76; P=.005; effect size=0.17, also known as volume of LTPA). The qualitative findings highlighted 5 critical factors that influenced participants’ adherence to the program: caregiver support, video elements, suitable exercises, music, and behavioral coaching. Conclusions This project determined that adolescents with CP responded well to an M2M telehealth program that could enhance their LTPA levels. This paper describes a theory in which adherence to a telehealth LTPA program can be optimized through functional and age-specific modifications for adolescents with CP. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04264390; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04264390

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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