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Enregistrement W4415438959 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.136

A DIGITAL EXERCISE PROGRAMME IMPROVED PATIENT ENGAGEMENT DURING REHABILITATION FOLLOWING ANTERIOR CRUCIATE LIGAMENT RECONSTRUCTION

2025· article· en· W4415438959 sur OpenAlexaff
Jürgen Fritz, S. Mark Heard, Greg Buchko, Laurie A. Hiemstra, Michaela Kopka, Sarah Kerslake

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensBanff Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationAnterior cruciate ligament reconstructionAttendanceExercise prescriptionAnterior cruciate ligamentMedical prescriptionPatient satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to evaluate patient engagement with, and acceptability of, a digital exercise program for primary anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction during the first 6-months post-operative. A secondary purpose was to determine if engagement with the digital exercise program also improved overall patient involvement in rehabilitation. Patients that underwent primary ACL reconstructive (ACLR) surgery between 2019 and 2021 were enrolled in PhysioAid and received an email-delivered digital ACL rehabilitation exercise program. The customised ACLR PhysioAid program was provided in addition to the standard rehabilitation protocol. The digital program delivered 12 phases of exercise prescription videos every 2 & 3 weeks for 35 weeks post-operative. Patient engagement with PhysioAid was measured by the number of exercise prescriptions opened. Patient acceptability of PhysioAid was evaluated via an online questionnaire. Overall patient engagement was measured by number of email queries related to rehabilitation, completion of 6-month post-operative ACL-QOL questionnaire, and attendance at the 6-month post-operative functional testing clinic. Data was descriptively analysed using means, SD and qualitative measures. Four hundred and fifty patients were enrolled in the PhysioAid program. Two hundred and eighty-nine patients (64%) accessed at least one exercise prescription, with 49% accessing 6 or more of the 12 prescriptions. Overall, 242 patients (54%) responded to the online survey, with 221 (49%) returning completed questionnaires. Of the patients that accessed PhysioAid, 62% responded to the online questionnaire, compared with 39% that did not access any exercise prescriptions. Of those respondents, 80% responded they followed the PhysioAid exercise prescriptions. In addition, 75% of respondents indicated that they found the prescriptions helpful in someway, with 86% responding they accessed the prescriptions over the 6-month period with a frequency of about 30% or greater. Most respondents (61%) also agreed that the PhysioAid exercise prescriptions were an essential part of their rehabilitation program due to COVID-19 restrictions. Patients that accessed PhysioAid exercise prescriptions were more likely to send email queries regarding their rehabilitation compared to those that didn't access the program (24.2% versus 14.9%), were more likely to complete their 6-month post-operative ACL-QOL questionnaire (40.8% versus 28.0%), and attend their scheduled 6-month functional testing clinic (49.8% versus 39.1%). The addition of a digital rehabilitation program to the standard-of-care protocol increased patient engagement with their rehabilitation. Patients who accessed the exercise prescriptions were more likely to attend the 6-month post-operative appointment and complete the ACL-QOL. Further research is needed to determine if the incorporation of a digital exercise program during ACLR rehabilitation improves patient 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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