Physical activity supported by mobile technology program (PAT-Back) for older adults with back pain at primary care: a feasibility study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Low back pain (LBP) is disabling in older adults. Although physical activity interventions positively affect LBP, older adults are underrepresented in the literature. We aim to investigate the feasibility of conducting a study to evaluate a primary care program of exercise therapy and pain education, supported by mobile technology, for older adults with chronic LBP (compared to best practice advice). Methods: In this parallel, two-arm randomized pilot trial, we will recruit adults aged 60 years and older with chronic LBP. The experimental group (Physical Activity supported by low-cost mobile technology for Back pain-PAT-Back) will consist of an 8-week group exercise program based on pain education, exercises, graded activities, and in-home physical activity. Text messages will be sent to promote adherence to home exercises. The control group will receive an evidence-based educational booklet given during one individual consultation. Outcomes will include recruitment rate, adherence and retention rates, level of understanding of the intervention content, perception of the utility of mobile technology, compliance with the accelerometer in a sub-sample of patients, and adverse events. Discussion: The results of this study will form the basis for a large randomized controlled trial. This innovative approach to managing LBP in the primary care setting for older adults, if proven to be effective, can bring an important advance in the knowledge of chronic LBP management to this population.
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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 | 0,022 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».