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Enregistrement W4417435545 · doi:10.1016/j.joca.2025.12.012

Mobile app to support home exercise adherence in knee osteoarthritis: A randomized clinical trial

2025· article· en· W4417435545 sur OpenAlexaboutno aff
Rana S. Hinman, Rachel K Nelligan, Penny K. Campbell, Peixuan Li MBiostat, Karen E. Lamb, Sarah Stratulate, Alexander J. Kimp, Yee Foong Mok, Bridget Graham, Mark Merolli, Kim L. Bennell

Notice bibliographique

RevueOsteoarthritis and Cartilage · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of Melbourne
Mots-clésRandomized controlled trialMobile appsSmartphone appClinical trialPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Determine if a mobile app alongside a home strength program improves exercise adherence and/or function in knee osteoarthritis. DESIGN: 2-arm superiority randomized clinical trial in adults with knee osteoarthritis and physical dysfunction. Both groups received physiotherapist-prescribed strength exercises (prescribed thrice weekly). Intervention group also received the 'My Exercise Messages' app (provides exercise tracking, goal-setting and behavior change messages). Two self-reported primary outcomes measured: i) number of days exercises were performed over prior fortnight (ordinal outcome dichotomized as "complete adherence" [score 6 or more] or "incomplete adherence" [scores 0-5]) and ii) change in function (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, 0-68), at 14 weeks (secondary end-point) and 26 weeks (primary end-point). Secondary outcomes included knee pain; sport/recreation function; knee-related quality of life; physical activity; exercise self-efficacy; global change; satisfaction; another exercise adherence measure; and joint replacement willingness. RESULTS: Of 182 people (mean (SD) age 63.5 (8.1) years, 126 (69%) women) randomized, 171 (94%) and 173 (95%) provided primary outcomes at 14 and 26 weeks respectively. At 26 weeks, the exercise plus app group were more likely to be completely adherent (n=31 (36%) versus n=14 (16%) in exercise only) to prescribed exercise frequency (relative risk [95% CIs], 2.1 [1.4, 3.2], p<0.001) but function was not different (mean difference [95% CIs], -0.9 [-3.9, 2.12], p=0.52). Results were similar at 14 weeks. Secondary outcomes did not differ, except Exercise Adherence Rating Scale, favoring exercise plus app. CONCLUSION: The app improved exercise adherence but this did not translate into improved function.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,373 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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