App-Mohedo®:一种用于治疗慢性骨盆疼痛的移动应用程序. 一个设计和开发研究的研究

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 康复医学是康复的医学.
• 疼痛管理 疼痛管理

背景情况:

• 慢性盆腔疼痛 (CPP) 是全球卫生优先事项,也是医疗保健的重大负担.
• 分级运动影像 (GMI) 是慢性疼痛疾病的有效治疗方法.
• 现有的GMI工具缺乏用于骨盆底康复的具体应用.

研究的目的:

• 开发一个用户友好的,多平台的,多语言的移动应用程序,用于基于GMI的CPP治疗.
• 创建一个全面的图书馆,包括550个用于治疗的骨盆地图像.
• 实证地将这些图像分为不同的难度级别,以便量身定制的患者治疗.

主要方法:

• 在应用程序开发中采用了一个开放的,以用户为中心的设计方法 (MPIu+a).
• 为了图像分类,对132名志愿者进行了一项观察性,横截面研究.
• 使用非概率抽样来招募图像分类研究的参与者.

主要成果:

• 以用户为中心的设计过程在5个阶段内产生了高度可用的移动应用程序.
• 550张盆底图像根据准确性和响应时间被分为三个难度级别.
• 一级:1191张图像 (100%准确度,0-2.5秒响应时间);二级:208张图像 (75-100%准确度,2.5-5秒响应时间);三级:151张图像 (50-75%准确度,超过5秒响应时间).

结论:

• App-Mohedo®是首个为CPT提供GMI与LRJT的移动应用程序,为分层治疗提供分类图像库.
• 该应用程序作为CPP患者的补充治疗工具.
• 该研究证明了MPIu+a方法论的成功应用,用于开发与健康相关的应用.