Reducing Sedentary Time After Knee Replacement Using a Multicomponent mHealth Intervention: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Total knee replacement (TKR) is a common surgery for end-stage knee osteoarthritis. Although reductions in pain and improvements in mobility occur after surgery, physical activity levels often do not change. Given the challenges of increasing physical activity in this population, targeting reductions in sedentary behavior may be a first step; however, no prior studies have examined the feasibility and effects of a sedentary reduction intervention after TKR. OBJECTIVE This study examined the effects of a 2-month multicomponent mobile health sedentary reduction intervention (NEAT!2) on sedentary time in adults with TKR. METHODS Adults (N=83; mean age 65.3, SD 9.4 years; mean BMI 32.7, SD 6.9 kg/m2; 62/83, 74.7% female; 64/83, 77.1% White) with a TKR ≤1 year ago were randomized to the NEAT!2 group (n=42, 50.6%) or the attention-matched control group (n=41, 49.4%). The NEAT!2 intervention focused on reducing sedentary time via a smartphone app designed to interrupt prolonged bouts (≥30 minutes) of sedentary behavior and through 5 coaching calls emphasizing goal setting and problem solving. The control group focused on surgery recovery via an app or website and 5 educational calls. Sedentary time, total physical activity, physical function, and pain were measured at 2 and 5 months. Linear mixed-effects models examined intervention effects and differences between groups at each time point. RESULTS Retention was 96% and 95% at 2 and 5 months, respectively, with no differences between groups. Participants in the NEAT!2 group completed an average of 4.95 (SD 0.2) calls, used the app on an average of 40.3 (SD 13.8) days (out of 56 days), and received an average of 9.6 (SD 6.0) notifications per day. At 5 months, there was a significant increase in sit-to-stand transitions in the NEAT!2 group and a substantial decrease in the control group, resulting in a significant difference between groups (mean difference 4.06, 95% CI 0.13-7.99; P=.04); however, the NEAT!2 intervention did not result in significant effects on any of the other study outcomes at 2 or 5 months. Additionally, more days of app use were associated with greater increases in moderate-to-vigorous intensity physical activity (r=0.335; 95% CI 0.017-0.585; P=.04). CONCLUSIONS This study highlights the challenges of reducing sitting time in adults with TKR. Future studies should explore alternative behavior change techniques across different levels of influence (eg, environmental and social) to support interventions implemented within the first year after TKR. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT04482400; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04482400
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».