Novel uses of healthcare technology for individuals with mild to moderate hip or knee osteoarthritis: The technology, exercise and activity prescription for enhanced mobility (TEAM) study randomized controlled trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Patient education, physical activity, and exercise are recommended as first-line treatments for mild to moderate hip and knee osteoarthritis (OA). We developed two novel healthcare interventions: an electronic medical record-embedded physical activity prescription tool (PARx) for physicians, and a free, online educational platform (Joint Management (JM)) with exercise programming and optional telerehabilitation with a physiotherapist for patients. Objectives: 1) Determine the effectiveness of PARx ± JM on patient-reported outcomes, physical activity levels, and performance-based functional outcomes in individuals with mild to moderate hip or knee OA, versus usual care; 2) evaluate engagement and adherence to PARx + JM; and 3) explore the feasibility of PARx and PARx + JM. Registration: NCT04544904. Methods: Randomized controlled trial (type 1 hybrid implementation effectiveness). We will recruit 339 (113/group) participants ≥40 years old with mild to moderate hip or knee OA and randomize them into three groups: PARx, PARx + JM, or control (usual care). Follow-up appointments will be completed at 2-, 6-, and 12-months. Primary outcome: Knee Injury/Hip Disability and OA Outcome Score. Secondary outcomes: physical activity levels, anthropometric measurements, physical function, and other patient-reported outcomes. We will assess intervention feasibility and hold focus groups with patients and providers to explore perceptions of the interventions. Conclusion: Two novel healthcare interventions will be used to provide physical activity and exercise programming for individuals with mild-moderate knee and hip OA. This study will allow us to determine the effectiveness of these interventions on patient-reported outcomes, physical activity levels, and performance-based functional outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».