Predicting Functional Improvement in Chronic Pain Using Machine Learning and Digital Health Data From the Manage My Pain App
Notice bibliographique
Résumé
The effective management of chronic pain remains a significant challenge due to its complex nature. This study explores the utility of digital health tools, specifically the Manage My Pain app, to not only monitor symptoms but also collect valuable information that may be used to predict significant improvements in user outcomes through the application of machine learning techniques. In this study, a comprehensive set of features, including demographic details, pain descriptions, and app usage were extracted from one-month of self-reported data collected from 6,413 users of the Manage My Pain app. These features along with temporal sequences of pain and function scores were used to train and validate multiple models aiming to predict significant functional improvements the following month. We found that combining extracted and temporal features led to superior models, regardless of model architecture. On a held-out test set, a random forest achieved a balanced accuracy of 0.75 and an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.85. A convolutional neural network with multilayer perceptron demonstrated a balanced accuracy of 0.79 and an AUC of 0.88. Finally, a time-series transformer combined with TabNet achieved a balanced accuracy of 0.77 and an AUC of 0.84. By integrating machine learning with digital health data from the Manage My Pain app, significant functional improvements in individuals with chronic pain can be predicted. This study highlights the potential of forecasting outcomes using regularly self-reported outcome information captured by patient-facing digital health tools. These forecasts could significantly alter treatment strategies and improve chronic pain management, underscoring the transformative impact of digital health technology in chronic pain care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».