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Enregistrement W4390939467 · doi:10.2196/55246

Physical Therapists’ Acceptance of a Wearable, Fabric-Based Sensor System (Motion Tape) for Use in Clinical Practice: Qualitative Focus Group Study

2024· article· en· W4390939467 sur OpenAlexvenueno aff
Audrey Lee, Patricia Dionicio, Emilia Farcas, Job Godino, Kevin Patrick, Elijah Wyckoff, Kenneth J. Loh, Sara P. Gombatto

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerMotion (physics)Physical medicine and rehabilitationLow back painFocus groupMotion captureIntervention (counseling)Physical therapyLumbar spineMotion sensorsComputer scienceHuman–computer interactionPsychologyApplied psychologyMedicineArtificial intelligenceNursingAlternative medicineEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low back pain (LBP) is a costly global health condition that affects individuals of all ages and genders. Physical therapy (PT) is a commonly used and effective intervention for the management of LBP and incorporates movement assessment and therapeutic exercise. A newly developed wearable, fabric-based sensor system, Motion Tape, uses novel sensing and data modeling to measure lumbar spine movements unobtrusively and thus offers potential benefits when used in conjunction with PT. However, physical therapists' acceptance of Motion Tape remains unexplored. OBJECTIVE: The primary aim of this research study was to evaluate physical therapists' acceptance of Motion Tape to be used for the management of LBP. The secondary aim was to explore physical therapists' recommendations for future device development. METHODS: Licensed physical therapists from the American Physical Therapy Association Academy of Leadership Technology Special Interest Group participated in this study. Overall, 2 focus groups (FGs; N=8) were conducted, in which participants were presented with Motion Tape samples and examples of app data output on a poster. Informed by the Technology Acceptance Model, we conducted semistructured FGs and explored the wearability, usefulness, and ease of use of and suggestions for improvements in Motion Tape for PT management of LBP. FG data were transcribed and analyzed using rapid qualitative analysis. RESULTS: Regarding wearability, participants perceived that Motion Tape would be able to adhere for several days, with some variability owing to external factors. Feedback was positive for the low-profile and universal fit, but discomfort owing to wires and potential friction with clothing was of concern. Other concerns included difficulty with self-application and potential skin sensitivity. Regarding usefulness, participants expressed that Motion Tape would enhance the efficiency and specificity of assessments and treatment. Regarding ease of use, participants stated that the app would be easy, but data management and challenges with interpretation were of concern. Physical therapists provided several recommendations for future design improvements including having a wireless system or removable wires, customizable sizes for the tape, and output including range of motion data and summary graphs and adding app features that consider patient input and context. CONCLUSIONS: Several themes related to Motion Tape's wearability, usefulness, and ease of use were identified. Overall, physical therapists expressed acceptance of Motion Tape's potential for assessing and monitoring low back posture and movement, both within and outside clinical settings. Participants expressed that Motion Tape would be a valuable tool for the personalized treatment of LBP but highlighted several future improvements needed for Motion Tape to be used in practice.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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