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Enregistrement W4388852020 · doi:10.1186/s12891-023-07009-1

A self-directed digital exercise program for hip osteoarthritis (“My Hip Exercise”): protocol for a randomised controlled trial

2023· article· en· W4388852020 sur OpenAlexaboutno aff
Kim L. Bennell, Rachel K Nelligan, Michelle Hall, Sarah Stratulate, Fiona McManus, Karen E. Lamb, Jeffrey Marlow, Rana S. Hinman

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicinePhysical therapySports medicineRandomized controlled trialOsteoarthritisIntervention (counseling)RehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPatient educationAlternative medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hip osteoarthritis (OA) is a leading global cause of chronic pain and disability. Given there is no cure for OA, patient self management is vital with education and exercise being core recommended treatments. However, there is under-utilisation of these treatments due to a range of clinician and patient factors. Innovative service models that increase patient accessibility to such treatments and provide support to engage are needed. This study primarily aims to determine the effects of a self-directed digital exercise intervention comprising online education and exercise supported by a mobile app to facilitate adherence on the primary outcomes of changes in hip pain during walking and patient-reported physical function at 24-weeks when compared to online education control for people with hip OA. METHODS: We will conduct a two-arm, superiority parallel-design, randomised controlled trial involving 182 community volunteers aged 45 years and over, with painful hip OA. After completing the baseline assessment, participants will be randomly assigned to either: i) digital exercise intervention; or ii) digital education (control). Participants randomised to the intervention group will have access to a website that provides information about hip OA and its management, advice about increasing their physical activity levels, a 24-week lower limb strength exercise program to be undertaken at home three times per week, and a mobile app to reinforce home exercise program adherence. Participants in the control group will have access to a website containing only information about hip OA and its management. All participants will be reassessed at 24 weeks after randomisation. Primary outcomes are severity of hip pain while walking using an 11-point numeric rating scale and physical function using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index subscale. Secondary outcomes are the Hip dysfunction and Osteoarthritis Outcome Score subscales of pain, hip-related quality of life, and function, sports and recreational activities; global change in hip condition; health-related quality of life; measures of physical activity levels; fear of movement; self efficacy for pain and for exercise; and use of oral pain medications. DISCUSSION: Innovative and scalable approaches to OA education, physical activity, and exercise are required in order to improve exercise participation/engagement and mitigate physical inactivity in the hip OA population. This will help minimise the burden of this major public health issue on individuals and society. TRIAL REGISTRATION: Australia New Zealand Clinical Trials Registry (ACTRN12622001533785).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,019

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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