ChatGPT-4 and wearable device assisted Intelligent Exercise Therapy for co-existing Sarcopenia and Osteoarthritis (GAISO): a feasibility study and design for a randomized controlled PROBE non-inferiority trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sarcopenia and osteoarthritis are prevalent age-related diseases that mutually exacerbate each other, creating a vicious cycle that worsens both conditions. Exercise is key to breaking this detrimental cycle. Facing increasing demand for rehabilitation services within this patient demographic, ChatGPT-4 and wearable device may increase the availability, efficiency and personalization of such health care. AIM: To evaluate the clinical efficacy and cost-effectiveness of a rehabilitation system implemented on mobile platforms, utilizing the integration of ChatGPT-4 and wearable devices. METHODS: The study design is a prospective randomized open blinded end-point (PROBE) non-inferiority trial. 278 patients diagnosed with osteoarthritis and sarcopenia will be recruited and randomly assigned to the intervention group and the control group. In the intervention group patients receive mobile phone-based rehabilitation service where ChatGPT-4 generates personalized exercise therapy, and wearable device guides and monitor the patient to implement the exercise therapy. Traditional clinic based face-to-face exercise therapy will be prescribed and implemented in the control group. All patients will receive three-months exercise therapies following the frequency, intensity, type, time, volume and progression (FITT-VP) principle. The patients will be assessed at baseline, one month, three months, and six months after initiation. Outcome measures will include ROM, gait patterns, Visual Analogue Scale (VAS) for pain assessment, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) for functional assessment, Short-Form Health Survey 12 (SF-12) for quality of life, Minimal Clinically Important Difference (MCID), Patient Acceptable Symptom State (PASS), and Substantial Clinical Benefit (SCB) for clinically significant measures. DISCUSSION: A rehabilitation system combining the capabilities of ChatGPT-4 and wearable devices potentially enhance the availability and efficiency of professional rehabilitation services, thus enhancing the therapeutic outcomes for a substantial population concurrently afflicted with sarcopenia and osteoarthritis.
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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 | 0,016 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».