Evaluating the Clinical Use and Utility of a Digital Support App for Employees With Chronic Pain Returning to Work (SWEPPE): Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The digital app SWEPPE (sustainable worker, a digital support for persons with chronic pain and their employers) was developed to improve the support of people with chronic pain in their return-to-work process after sick leave and includes functions such as the action plan, daily self-rating, self-monitoring graphs, the coach, the library, and shared information with the employer. OBJECTIVE: This study aims to describe the use of the smartphone app SWEPPE among people with chronic pain who have participated in an interdisciplinary pain rehabilitation program. METHODS: This is a case study including 16 people participating in a feasibility study. The analyses were based on user data collected for 3 months. Quantitative data regarding used functions were analyzed with descriptive statistics, and qualitative data of identified needs of support from the employer were grouped into 8 categories. RESULTS: Self-monitoring was used by all participants (median 26, IQR 8-87 daily registrations). A total of 11 (N=16, 69%) participants set a work-related goal and performed weekly evaluations of goal fulfillment and ratings of their work ability. In total, 9 (56%) participants shared information with their employer and 2 contacted the coach. A total of 15 (94%) participants identified a total of 51 support interventions from their employer. Support to adapt to work assignments and support to adapt to work posture were the 2 biggest categories. The most common type of support identified by 53% (8/15) of the participants was the opportunity to take breaks and short rests. CONCLUSIONS: Participants used multiple SWEPPE functions, such as daily self-registration, goal setting, self-monitoring, and employer support identification. This shows the flexible nature of SWEPPE, enabling individuals to select functions that align with their needs. Additional research is required to investigate the extended use of SWEPPE and how employers use shared employee information.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».