Acceptability of a Digital Care App in Patients Undergoing Hip and Knee Arthroplasty: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mobile health (mHealth) apps have become more commonly used in orthopedics. However, for these apps to be efficient, patients should be willing to use them, making it essential to understand patients' perspectives of mHealth interventions. Objective: The aim of this single-center, intent-to-treat, preoperative single-cohort study of 100 patients was to evaluate the acceptability of mymobility (Zimmer-Biomet), an mHealth app designed for the postoperative care of total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA). Methods: We measured acceptability using the theoretical framework for acceptability (TFA) preoperatively and at 3 months post operation. We also measured satisfaction with app use postoperatively using the Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use questionnaire as well as patient-reported outcome measures preoperatively and postoperatively using the Oxford hip and knee scores and the visual analog scale for pain. Patients included were 18 years or older; underwent unilateral primary total hip, total knee, or partial knee arthroplasty; spoke and read French or English; and had a smartphone with internet access. Participants used mymobility in addition to standard government-funded physiotherapy. Results: The preoperative overall TFA result was 4.2 out of 5, but results decreased significantly postoperatively. There was higher self-efficacy in preoperative TFAs with higher education, and lower acceptability in postoperative TFAs with TKA. The Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use questionnaire revealed a good level of satisfaction with the use of the app. Patient-reported outcome measures showed earlier improvement in THA (31.2 d) than in TKA (89.4 d), whereas the visual analog scale showed a rapid decrease in pain with both procedures. Only 1 patient expressed privacy concerns with the use of the app. Conclusions: There was a good level of acceptability with the use of mymobility for the postoperative management of THA and TKA, although acceptability decreased postoperatively. This decrease could signify high expectations toward the app preoperatively or higher than expected difficulty and pain in the early postoperative period. Acceptability tended to increase with higher education and decrease with TKA. These trends are consistent with prior literature and constitute a potential gap to address for app developers. The influence of the natural recovery process on acceptability remains unclear. Future studies could explore this gap by comparing results in cohorts using the app to cohorts with standard care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».