Virtual or In‐Person: Does It Matter? Comparing Pain, Function, Quality of Life, Self‐Efficacy, and Physical Function Outcomes of Virtual, Hybrid, and In‐Person Education and Exercise Program Participants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine if program format (in-person, virtual, or hybrid) results in differences in 3-month outcomes of pain, function, quality of life, self-efficacy, and chair stands in a hip/knee osteoarthritis-management program. METHODS: A secondary analysis of the Good Life with osteoArthritis in Denmark (GLA:D) Canada database was completed. Multiple linear regression was completed for pain and function, analysis of covariance for quality of life and self-efficacy, and negative binomial regression to analyze chair stands. Outcome measures included the 12-item Knee/Hip Injury and Osteoarthritis Outcome Score (pain, quality of life, and physical function subscales), Arthritis Self-Efficacy Scale (self-efficacy), and 30-second chair stand test. Models were adjusted for different covariates. RESULTS: ). When compared with in-person formats, there was no difference in virtual or hybrid formats at 3 months for pain, quality of life, or self-efficacy. When compared with in-person formats, the virtual format resulted in lower function scores (B = -1.71; 95% confidence interval [CI] -2.78 to -0.63) and the hybrid format performed 3% fewer chair stands at 3 months (incidence rate ratio 0.97; 95% CI 0.93-0.99), which is not a clinically important change. CONCLUSION: The GLA:D Canada program appears effective in virtual, hybrid, and in-person formats. With the known barriers of strictly in-person formats, these results provide further support for the research and implementation of virtual and hybrid approaches for helping individuals manage osteoarthritis.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».