在患有膝盖疼痛的老年人中,对基于机器学习的下肢炼训练系统的看法
Tianrong Chen1, Calvin Kalun Or1
1Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong, China.
Digital health
|July 10, 2023
概括
膝盖疼痛的老年人对机器学习炼系统原型表现出积极的看法. 年龄和疼痛持续时间等因素影响了他们的观点,表明数字健康解决方案的潜力.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复科学 康复科学 康复科学
背景情况:
- 膝盖疼痛在老年人中很普遍,限制了运动和影响生活质量.
- 机器学习 (ML) 为个性化炼干预提供了潜力.
- 结合视频演示,实时反和进度跟踪的系统可以帮助膝盖健康管理.
研究的目的:
- 评估老年人对基于ML的下肢炼系统的纸质原型的看法.
- 确定影响用户对拟议系统感知的因素.
主要方法:
- 一项横截面调查 (N=94) 评估了对系统效应,易用性,态度和使用意向的看法.
- 顺序逻辑回归分析了感知与人口统计/临床特征,身体活动和运动经验之间的关联.
主要成果:
- 参与者表现出强烈的同意 (≥75%) 与感知陈述.
- 年龄,性别,膝盖疼痛持续时间/强度,运动治疗经验和技术支持的运动经验显著影响了人们的看法.
结论:
- 基于ML的炼系统对管理膝关节疼痛的老年人来说是有前途的.
- 进一步开发以计算机为基础的系统是有必要的,并对可用性,接受性和临床有效性进行调查.
