MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311774873 · doi:10.1016/j.jphys.2022.11.012

Mobile app use to support therapeutic exercise for musculoskeletal pain conditions may help improve pain intensity and self-reported physical function: a systematic review

2022· review· en· W4311774873 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of physiotherapy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Melbourne
Mots-clésMedicinePhysical therapyPsychological interventionPsychosocialRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)NursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

QUESTION: What is the effect of therapeutic exercise or tailored physical activity programs supported by a mobile app (compared with exercise or physical activity programs delivered using other modes) for people with musculoskeletal pain conditions? DESIGN: Systematic review of published randomised controlled trials with meta-analysis. PARTICIPANTS: People of all ages with musculoskeletal pain conditions. INTERVENTION: Therapeutic exercise or tailored physical activity programs supported by a mobile app. OUTCOME MEASURES: Pain intensity, pain interference, self-reported physical function, physical performance, adherence, psychosocial outcomes, health-related quality of life, work participation, physical activity, goal attainment and satisfaction. RESULTS: Eleven studies were eligible for inclusion, with a total of 845 participants. There was low certainty evidence that using mobile apps to deliver exercise programs helps to reduce pain intensity to a worthwhile extent (SMD -0.60, 95% CI -0.93 to -0.27). There was low certainty evidence that using mobile apps to deliver exercise programs helps to improve self-reported physical function to a worthwhile extent (SMD -0.92, 95% CI -1.57 to -0.27). Although the effect of using mobile apps to deliver exercise programs on pain interference was also estimated to be a worthwhile benefit (SMD -0.66), this estimate came with marked uncertainty (95% CI -1.52 to 0.19) so the effect remains unclear. The remainder of the outcomes were unclear due to sparse evidence. The most common behaviour change intervention functions in the mobile app interventions were: training, enablement and environmental restructuring. CONCLUSION: Mobile apps supporting therapeutic exercise or tailored physical activity programs for musculoskeletal pain conditions may help in reducing pain intensity and improving physical function. The mobile apps utilised a limited range of behaviour change intervention functions. REGISTRATION: CRD42021248046.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,404 · 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