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Enregistrement W4412172555 · doi:10.2196/64643

Effect of Lifestyle Modification Through Web-Based Telerehabilitation Monitoring Combined With Supervised Sensorimotor Training After Total Knee Arthroplasty: Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4412172555 sur OpenAlexvenueno aff
Samreen Sadiq, Rabiya Noor, Rizwan Akram

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationPreprintRandomized controlled trialMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationArthroplastyTelemedicineComputer scienceHealth careSurgeryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Total knee arthroplasty (TKA) is commonly performed to manage end-stage knee osteoarthritis, yet postsurgical recovery varies significantly among patients. Lifestyle modification and rehabilitation interventions play a critical role in optimizing outcomes. While telerehabilitation has shown promise in enhancing accessibility and compliance, its role in supporting lifestyle behavior change alongside supervised sensorimotor training remains underexplored. Objective: This study aimed to evaluate the effects of a home-based lifestyle modification program delivered through web-based telerehabilitation monitoring in addition to supervised sensorimotor training, in improving physical function, pain, balance, quality of life (QOL), and adherence in patients undergoing TKA. Methods: A single-blinded randomized controlled trial was conducted among 52 participants undergoing primary TKA, who were randomly assigned to either the intervention group (IG) (supervised sensorimotor training plus a telerehabilitation-supported lifestyle modification program) or the control group (CG) (supervised sensorimotor training alone and a traditional home exercise plan). The intervention lasted 22 weeks, and participants were assessed at baseline (presurgery), 14 weeks, and 22 weeks postsurgery. Outcome measures included joint position sense (JPS), musculoskeletal ultrasound of the rectus femoris muscle, Berg Balance Scale, knee function using the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score, and QOL via EuroQol 5-dimension 5-level questionnaire. Results: Significant improvements were observed in the IG across all outcomes compared with the CG. Notably, the IG showed greater improvements in musculoskeletal ultrasound thickness. JPS showed superior accuracy in the experimental group (baseline [3.2 degrees] to 22 wk postsurgery [0.05 degrees]) compared with the CG (baseline [3.1 degrees] to 22 wk postsurgery [1.8 degrees]), with significant improvements noted (P=.001, Cohen d=3.1 vs 0.7), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score subscales (pain, symptoms, activities of daily living, sport, and QOL), and JPS (mean absolute error 0.05 vs 1.8 degrees). Berg Balance Scale demonstrated significant gains in balance for the experimental group (baseline [34] to 22 wk postsurgery [53]) relative to the CG (baseline [37] to 22 wk postsurgery [48]), with substantial differences observed (P=.001, Cohen d=1.8 vs 0.4). The EuroQol 5-dimension 5-level questionnaire health-related QOL scores were markedly higher for the experimental group (baseline [45.4] to 22 wk postsurgery [88.1]) compared with the CG (baseline [42.8] to 22 wk postsurgery [70.9]), indicating substantial gains in overall health status (P=.001, Cohen d=2.4 vs 1.3). The IG also reported higher compliance, with 81.8% (18/22) achieving over 90% adherence compared with 68.18% (15/22) in the CG. Conclusions: Home-based lifestyle modification program through telerehabilitation monitoring significantly improved functional and patient-reported outcomes in individuals following TKA. These findings support the integration of lifestyle modification programs through telerehabilitation monitoring into post-TKA recovery pathways to optimize rehabilitation outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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