Mobile-Based Digital Rehabilitation Program for Patients After Anterior Cervical Discectomy and Fusion: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) is a common treatment for degenerative cervical spine disease, yet its frequent postoperative follow-up places substantial demands on both patients and health care systems. A digital program integrating computer-vision-guided exercise, wearable posture monitoring, and cognitive behavioral therapy (CBT) could provide remote monitoring and rehabilitation to alleviate this burden. Objective: This study aims to evaluate the clinical effectiveness and compliance of a 12-week digital rehabilitation program after ACDF compared with conventional in-person therapy. Methods: In this prospective cohort study, 336 postoperative patients self-selected either a 12-week mobile-based program incorporating computer-vision-guided exercises, wearable posture sensors, and cognitive behavioral therapy (n=270), or in-person rehabilitation group (IRG, n=66) involving weekly therapist-supervised sessions and paper-based home exercises. Digital users were stratified into a digital rehabilitation completion group (DCG, n=192) and a digital rehabilitation noncompletion group (DNG, n=78). All participants were recruited at a single tertiary hospital and returned to the clinic for outcome assessments at 0, 12, and 24 weeks postoperatively. Outcomes-primarily pain (visual analog scale [VAS]) and disability (neck disability index [NDI]), as well as 36-item short form survey mental component summary (SF-36 MCS), 3-plane cervical range of motion (ROM), muscle endurance, and patient satisfaction-were recorded at 0, 12, and 24 weeks postoperatively. All statistical analyses were performed using SPSS (version 29.0; IBM Corporation). Results were reported as means, SDs, and 95% CIs. Results: Both the DCG (n=192, who completed all digital sessions) and IRG (who completed 12 weeks of weekly in-person sessions and home exercises) demonstrated significant improvements in pain and disability at weeks 12 and 24, with no significant differences between groups (P>.05). At Week 12, VAS decreased by -2.5 (95% CI -3.0 to -2.0) in the DCG and -2.8 (-3.7 to -1.9) in the IRG; NDI decreased by -6.8 (-10.3 to -3.3) and -8.1 (-14.3 to -1.9), respectively. At Week 24, VAS and NDI reductions reached -4.0 (-4.5 to -3.5) and -13.3 (-17.4 to -9.2) in the DCG, and -4.1 (-5.0 to -3.2) and -14.2 (-21.3 to -7.1) in the IRG. In contrast, the DNG showed minimal improvements: VAS changes were -0.8 (-1.6 to 0.0) at week 12 and -1.3 (-2.1 to -0.5) at week 24; NDI changes were -2.2 (-8.2 to 3.8) and -6.4 (-13.0 to 0.2), respectively (P<.05 compared to DCG and IRG). Conclusions: The digital rehab program led to comparable improvements in pain, function, and mental health as conventional in-person rehab. Higher adherence was linked to better outcomes, supporting digital rehab as an effective, patient-centered approach after ACDF.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».