Evaluating the Impact on Pain Perceptions, Pain Intensity, and Physical Activity of a Mobile App to Empower Employees With Musculoskeletal Pain: Mixed Methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile apps present opportunities to empower employees with musculoskeletal pain and reduce long-term absenteeism. However, adoption remains limited because of a lack of empirical evidence and challenges in user-friendly design. OBJECTIVE: This pilot study aimed to evaluate the potential effects of a fully automated, app-based pain management intervention tailored for employees. Specifically, the study aimed to (1) assess the effect of the intervention on maladaptive pain perceptions, pain intensity, and physical activity and (2) identify factors influencing its effectiveness. METHODS: A total of 66 employees from a Belgian university hospital who had been experiencing musculoskeletal pain for at least 6 weeks participated in a 24-week intervention. The app-based intervention focused on reducing maladaptive pain perceptions, providing work-related guidance, and promoting healthy activity habits through interactive modules, real-time recommendations, and goal-setting features. Every 6 weeks, participants completed a questionnaire measuring maladaptive pain perceptions (pain catastrophizing and fear-avoidance beliefs). Pain intensity was recorded daily using a visual analog scale, and step count was tracked daily using an activity tracker. In addition, semistructured interviews were conducted with 12 participants to explore how they engaged with the intervention and perceived its impact. RESULTS: Quantitative analysis showed a significant reduction in pain catastrophizing (B=-0.83, P<.001, d=-0.27), with greater decreases observed among participants with higher baseline scores (σ=-0.38; P=.09). No significant overall change was found in fear-avoidance beliefs (B=-0.35; P=.15), although individual trajectories varied (σ²=1.34; P=.04). Pain intensity also showed significant variability across participants (σ²=17.29; P=.03) despite no overall effect (B=-0.37; P=.67). No significant change was observed in the daily step count (B=107.50; P=.23). Qualitative analysis revealed that the effectiveness of the intervention was hindered by content and design choices that did not adequately account for diverse work settings and the busy lives of employees. Cognitive biases and nonsupportive work environments further complicated the successful implementation of the intervention in the workplace. CONCLUSIONS: This pilot study demonstrates the potential of an app-based intervention to support employees with musculoskeletal pain by reducing pain-related fear and promoting active coping strategies. While promising for some, digital interventions alone may be insufficient for employees with more complex needs. Blended approaches and integration within supportive workplace environments are likely essential to enhance effectiveness and promote sustainable work participation.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».