Engagement and Utilization of a Complete Remote Digital Care Program for Musculoskeletal Pain Management in Urban and Rural Areas Across the United States: Longitudinal Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal (MSK) conditions are the number one cause of disability worldwide. Digital care programs (DCPs) for MSK pain management have arisen as alternative care delivery models to circumvent challenges in accessibility of conventional therapy. Despite the potential of DCPs to reduce inequities in accessing care, the outcomes of such interventions in rural and urban populations have yet to be studied. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the impact of urban or rural residency on engagement and clinical outcomes after a multimodal DCP for MSK pain. METHODS: This study consists of an ad hoc analysis of a decentralized single-arm investigation into engagement and clinical-related outcomes after a multimodal DCP in patients with MSK conditions. Patients were coded according to their zip codes to a specific rural-urban commuting area code and grouped into rural and urban cohorts. Changes in their engagement and clinical outcomes from baseline to program end were assessed. Latent growth curve analysis was performed to estimate change trajectories adjusting for the following covariates: age, gender, BMI, employment status, and pain acuity. Outcomes included engagement, self-reported pain, and the results of the Generalized Anxiety Disorder 7-item, Patient Health Questionnaire 9-item, and Work Productivity and Activity Impairment scales. A minimum clinically important difference (MCID) of 30% was considered for pain. RESULTS: Patients with urban and rural residency across the United States participated in the program (n=9992). A 73.8% (7378/9992) completion rate was observed. Both groups reported high satisfaction scores and similar engagement with exercise sessions, with rural residents showing higher engagement with educational content (P<.001) and higher program completion rates (P=.02). All groups showed a significant improvement in all clinical outcomes, including pain, mental health, and work productivity, without statistically significant intergroup differences. The percentage of patients meeting the MCID was similar in both groups (urban: 67.1%, rural: 68.3%; P=.30). CONCLUSIONS: This study advocates for the utility of a DCP in improving access to MSK care in urban and rural areas alike, showcasing its potential to promote health equity. High engagement, satisfaction, and completion rates were noted in both groups, as well as significant improvements in clinical outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04092946; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04092946.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».