Combined Use of Digital and Analog Physical Therapy in Patients With Musculoskeletal Disorders and Indicators of Chronicity: German Claims Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Musculoskeletal disorders are highly prevalent worldwide and contribute significantly to the overall burden of disease. Regular physical therapy with trained physiotherapists is recommended in the guidelines. Recently, digital physical therapy offered by digital health interventions was shown to be effective. However, the evidence on its real-world usage in health care systems is limited. Objective: Based on claims data, this study examined the current usage of digital health applications (DiGAs) for musculoskeletal disorders in the German health care system. Patients with standalone digital physical therapy were compared to those with a combination of analog and digital physical therapy. In addition, predictors for concomitant use were identified. Methods: This retrospective cohort study analyzed claims data from Germany's largest statutory health insurance. Patients who used DiGA for musculoskeletal disorders at least once were included. Sociodemographic and medical characteristics of patients receiving standalone and concomitant physical therapy were compared. Statistical analyses comprised univariate analyses and binomial logistic regression. Results: Of the 6090 individuals, 58.2% (3543/6090) were prescribed physical therapy within 6 months before or after DiGA prescription. In this population, 36.3% (2210/6090) used DiGA and analog physical therapy at the same time. Concomitant physical therapy was significantly more likely in patients with chronicity risk (odds ratio [OR] 1.49, 95% CI 1.31-1.69; P<.001) or established chronicity (OR 2.76, 95% CI 2.22-3.47; P<.001), female gender (OR 1.48, 95% CI 1.33-1.66; P<.001), and higher age (OR 1.02, 95% CI 1.02-1.02; P<.001). Conclusions: The findings highlight the diverse utilization patterns of DiGAs among patients with musculoskeletal disorders. Chronicity emerged as an important predictor for combined digital and analog physical therapy. These findings support considerations on integrating digital health interventions into current guidelines.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».