Study protocol for a prospective, randomized controlled confirmatory clinical investigation to evaluate the safety and efficacy of a multidisciplinary digital therapeutics in patients with patellofemoral pain syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patellofemoral pain is a prevalent knee condition affecting up to 40% of individuals, especially females aged teens to 50 s. Standard treatments, including exercise therapy, often yield insufficient long-term results, partly due to low compliance and psychological factors like depression and catastrophizing of pain. A digital therapeutics "MORA Cure PFP," which combines structured progressive exercise and cognitive behavioral therapy via an app, offers a solution to overcome the limitations of conventional treatment for patellofemoral pain patients. METHODS: To evaluate the safety and efficacy of MORA Cure PFP, a two-arm controlled trial will enroll 216 patients diagnosed with patellofemoral pain randomly assigned in a 1:1 ratio to treatment and control groups. The treatment group will use the app, while the control group will perform self-guided exercises using educational materials. This trial aims to determine if the treatment group shows greater reduction in usual pain intensity scores at 8 weeks compared to the control group. Additional assessments include worst pain, knee function, depression, and pain catastrophizing levels. DISCUSSION: Key design elements of the clinical trial, such as control group selection, inclusion/exclusion criteria, number of patients, and primary endpoint, were designed with consideration for not only medical perspectives but also regulatory aspects of software as a medical device, including device approval and health technology assessment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov., NCT06260865, registered 15th February 2024.
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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 | 0,028 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,142 | 0,023 |
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 ».