深度学习数字治疗对疼痛,运动控制和腰部疼痛初步成本效益的长期影响:一个随机对照试验
Chanhee Park1,2, Chunghwi Yi2, Woochol Joseph Choi2
1Sports(Movement Artificial-Intelligence Robotics Technology (SMART) Institute, Department of Physical Therapy, Yonsei University, Wonju, Republic of Korea.
Digital health
|December 6, 2023
概括
数字应用物理治疗 (DPT) 有效治疗腰部疼痛 (LBP),与传统物理治疗 (CPT) 的结果相匹配. 此外,DPT还表现出卓越的成本效益,并降低了COVID-19传播风险.
科学领域:
- 康复医学 康复医学 康复医学
- 数字健康数字健康
- 肌肉骨系统疾病 肌肉骨系统疾病
背景情况:
- 腰部疼痛 (LBP) 是一种普遍的疾病,影响全球数百万人.
- 传统的物理治疗 (CPT) 是一种标准的治疗方法,但可访问性和成本可能是障碍.
- 新兴的数字健康解决方案为LBP管理提供了潜在的替代方案.
研究的目的:
- 为了比较基于深度学习的数字应用物理治疗 (DPT) 与LBP的CPT的疗效.
- 评估包括疼痛强度,功能能力,力量,运动范围,生活质量,成本效益和患者满意度在内的结果.
- 评估与每个治疗方式相关的COVID-19传播风险.
主要方法:
- 一项随机对照试验,涉及100名患有LBP的参与者.
- 参与者被分配到DPT或CPT组,进行为期四周的干预期 (每周三次).
- 使用了一套全面的结果措施,包括验证的问卷 (例如,RMDQ,ODI),功能评估 (FMS),强度测试,ROM测量和成本效益分析.
主要成果:
- 在改善功能状态和减少疼痛方面,DPT表现出与CPT相似的有效性.
- 在提高部延伸器强度,降低COVID-19传染风险和提高患者满意度方面,DPT在统计学上显著优于CPT.
- 从基线到干预后,DPT和CPT两组都表现出显著的改善.
结论:
- 数字应用物理治疗 (DPT) 是传统物理治疗 (CPT) 的可行和有效替代方案,用于管理腰部疼痛 (LBP).
- 在初步的成本效益和减轻有关COVID-19传播风险的担忧方面,DPT提供了优势.
- 这些发现支持将DPT纳入临床实践,以改善LBP患者的各种功能结果.
