Acceptability and preliminary effectiveness of a single-arm 12-week digital behavioral health intervention in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions may improve osteoarthritis (OA) management. This study evaluated the acceptability and preliminary effectiveness of a multimodal digital nutrition, exercise, and mindfulness intervention in adults with knee OA. METHODS: Adults with advanced knee OA and an orthopaedic referral were invited to self-enroll in a pragmatic 12-week single-arm intervention. OA-focused nutrition and exercise resources were delivered weekly by email, and secondary components accessed on-demand (web-platform, webinars, and nutrition consultation). Acceptability was assessed by qualitative interview data and completion rates. Preliminary effectiveness on clinical outcomes was assessed by change in health-related quality of life, well-being, mindfulness, self-efficacy, and interest in total knee arthroplasty (TKA) between baseline and 12-weeks. RESULTS: ). Acceptability was demonstrated by positive perceptions of tailored intervention resources. In study completers, health-related quality of life components of pain and physical functioning domains improved at 12-weeks [change in SF36 4.4 (95%CI 0.2-8.6), p = 0.016, and 6.7 (95%CI 2.7-10.7), p < 0.001, respectively]. Self-efficacy for managing daily activities improved [change in PROMIS T-score 4.4 (95%CI 2.8-6.0), p < 0.001]. CONCLUSION: A 12-week digital multimodal intervention for knee OA was acceptable to patients and shows preliminary effectiveness in improving self-efficacy, aspects of quality of life, and decreasing interest in TKA. Digital behavioral interventions for knee OA may be an acceptable approach to improve patient outcomes and OA self-management while potentially reducing utilization of costly health system resources.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».