Esercizio Domiciliare Assistito da App Mobile per Disturbi Muscoloscheletrici

Contesto: I disturbi muscoloscheletrici sono una delle principali cause di disabilità a livello mondiale. La prescrizione di esercizi è un pilastro della riabilitazione muscoloscheletrica e i fisioterapisti spesso forniscono programmi di esercizi domiciliari come parte delle strategie di autogestione. Questo approccio non è solo un intervento adiuvante attivo ma anche economicamente vantaggioso. Tuttavia, secondo l'Indagine Nazionale sulla Salute del 2021 a Taiwan, il 54% degli adulti non raggiungeva i livelli di attività fisica raccomandati dall'Organizzazione Mondiale della Sanità, una percentuale significativamente superiore alla media globale del 27%, evidenziando la bassa aderenza all'esercizio non supervisionato tra gli adulti taiwanesi. Con il progresso tecnologico, gli interventi di e-Health sono diventati sempre più diffusi. Le applicazioni per smartphone possono fornire promemoria, registrazioni e design personalizzati per migliorare l'aderenza e gli esiti clinici. Tuttavia, le revisioni sistematiche hanno riportato che la maggior parte delle app disponibili in commercio ha una copertura limitata delle funzioni di intervento per il cambiamento comportamentale (BCIF) e manca di una rigorosa validazione scientifica, lasciando incerta la loro efficacia clinica e l'applicabilità su larga scala. Youdon, un'app mobile sviluppata da Meike Tech a Taiwan, mira a migliorare l'accessibilità e l'aderenza ai programmi di esercizi domiciliari tra i pazienti taiwanesi. Nonostante le sue funzioni complete per il cambiamento comportamentale, l'efficacia clinica dell'app deve ancora essere verificata attraverso la ricerca scientifica.

Scopo: Questo studio mira a indagare l'efficacia clinica di un programma di esercizi domiciliari assistito da app mobile in pazienti con disturbi muscoloscheletrici, attraverso due componenti complementari:

1. Uno studio controllato randomizzato (RCT) che confronta gli esiti di dolore e funzionalità tra programmi di esercizi domiciliari assistiti da app e non assistiti.
2. Uno studio osservazionale retrospettivo che analizza i dati degli utenti dell'app per valutare le variazioni del dolore in tempo reale prima e dopo l'esercizio e i relativi fattori associati.

Metodi:

Parte I: Uno studio controllato randomizzato in singolo cieco recluterà 30 partecipanti di età pari o superiore a 18 anni che presentano dolore al collo, alla spalla, alla schiena o al ginocchio. I partecipanti verranno assegnati casualmente a un gruppo assistito dall'app o a un gruppo di controllo senza supporto dell'app. Entrambi i gruppi riceveranno un intervento di 4 settimane composto da sessioni settimanali di fisioterapia ed esercizi domiciliari quotidiani di 10 minuti. Gli esiti primari includono l'intensità del dolore, i punteggi della Patient-Specific Functional Scale (PSFS) e gli indici di disabilità specifici per regione; l'esito secondario è l'aderenza all'esercizio. Le misurazioni verranno effettuate al basale, alla settimana 2 e alla settimana 4. I dati verranno analizzati utilizzando un approccio intention-to-treat e ANOVA mista per esaminare gli effetti del tempo e del gruppo (p < 0,05).

Parte II: Uno studio osservazionale retrospettivo analizzerà circa 700.000 voci di dati anonimizzati dal database Youdon tra il 1 luglio 2024 e il 30 agosto 2025. Lo studio valuterà le variazioni in tempo reale del dolore prima e dopo ogni sessione di esercizio e identificherà i fattori influenzanti in condizioni cliniche di routine. I dati verranno analizzati utilizzando modelli lineari ad effetti misti (LMM), con l'ID del partecipante impostato come intercetta casuale per tenere conto della variabilità intra-soggetto.

Modello 1 (Modello di miglioramento del dolore): La variabile dipendente sarà il punteggio di variazione del dolore; i predittori includono la diagnosi funzionale, il numero di sedi del dolore, il punteggio del dolore pre-esercizio e l'aderenza all'esercizio.

Modello 2 (Modello di aderenza): La variabile dipendente sarà l'aderenza all'esercizio; i predittori includono il numero di sedi del dolore, il dolore pre-esercizio, il numero di prescrizioni di esercizio e lo sforzo percepito. Entrambi i modelli aggiusteranno per età e sesso come covariate.