Following Up Patients With Chronic Pain Using a Mobile App With a Support Center: Unicenter Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is one of the most common diseases in the world and requires a multidisciplinary treatment approach. Spinal cord stimulation is a possible treatment option, but these patients require close follow-up, which is not always feasible. Introduction: eHealth apps also offer the possibility of closer patient follow-up, although adherence tends to decrease over time, dropping to around 60%. To improve adherence to remote follow-up, we developed a remote follow-up system consisting of a mobile phone app for patients, a website for professionals and a remote support center. OBJECTIVE: To evaluate adherence to remote follow-up using a system with mobile phone app and a remote support center. METHODS: After review of the literature and approval by a multidisciplinary committee, a team of experts designed a follow-up system based on a mobile phone app, a website for professionals, and a remote support center. The system was developed with the collaboration of healthcare professionals and uses validated scales to capture patients' clinical data at each stage of treatment (pre-treatment phase, trial phase and implantation phase). Data was collected prospectively from January 2020 to August 2023, including total surveys sent and surveys answered, in addition to notifications sent. RESULTS: A total of 64 patients were included (40 female, 62.5%). At the end of the study, 19 patients were in the pre-treatment phase (29'7%), 8 had reached the trial phase (12.5%) and 37 reached the implantation phase (57.8%). The follow-up period was 15.30 ± 9.43 months (mean ± SD). A total of 1574 surveys were sent out, along with 488 SMS reminders and 53 reminder calls. The adherence rate decreased from 94.53% in the pre-treatment phase to 65.68% in the implantation phase, with an overall adherence rate for the app of 87.37%. ANOVA analysis showed that adherence was higher in the earlier phases of treatment (p < 0.001). CONCLUSIONS: Our remote follow-up system, supported by a remote support center, improves adherence to follow-up, although adherence tends to decrease over time. Further studies are needed to investigate the correlation between adherence to the app and pain management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».