Een observationeel onderzoek naar de toegevoegde waarde van de LumoBack op pijn en functioneren bij aspecieke lage rug- en/of nekklachten

ACHTERGROND EN DOEL Aspecifieke lage rug- en/of nekpijn is een veel voorkomende klacht en kan tot veel beperkingen in ADL leiden. De vraag is “wat is de toegevoegde waarde van een self-tracking systeem de LumoBack” voor de fysiotherapie. METHODE In dit onderzoek is geobserveerd of patiënten met aspeci eke lage rug en/of nekklachten (ALRNK) na twee weken gebruik van de LumoBack en reguliere fysiotherapie (groep A) minder moeite in activiteiten hebben en minder pijn ervaren, dan patiënten die alleen twee weken reguliere fysiotherapie (groep B) kregen. Het onderzoek bestond uit een voor- en nameting waarbij de VAS, de PSK en de QBPDS werden afgenomen. RESULTATEN Uit de resultaten blijkt dat er na twee weken geen signi cant verschil is gevonden tussen beide groepen. Wel is de verbetering in VAS1 en PSK3 signi cant verschillend tussen beide groepen. Groep A laat grotere verbeteringen zien met een klinisch relevante vermindering in vas 1 en vas 2

Quantified Self in de huisartsenpraktijk

Quantified Self staat voor de zelfmetende mens. Het aantal mensen dat met zelf gegeneerde gezondheidsgegevens het zorgproces binnenwandelt gaat de komende jaren groeien. Verschillende soorten activity trackers en gezondheidsapplicaties voor de smartphone maken het relatief eenvoudig om persoonlijke gegevens te verzamelen over beweging, voeding, slaap, hartslag, menstruatiecyclus, etc. Steeds vaker zullen patiënten dit soort data meenemen naar de huisarts. Het is daarom raadzaam kennis te nemen van wat er zoal aan zelfmeettechnologie beschikbaar is en hoe het is gesteld met de kwaliteit, toepasbaarheid of zelfs generaliseerbaarheid van de data. In dit artikel lichten we de achtergrond van Quantified Self toe, zetten we dit in een breder perspectief van technologische ontwikkelingen en zullen we iets zeggen over de zin en onzin van zelfmetingen, waarbij de focus zal liggen op Quantified Self met betrekking tot gezondheid en levensstijl

Personalized Physical Activity Coaching: A Machine Learning Approach

Living a sedentary lifestyle is one of the major causes of numerous health problems. To encourage employees to lead a less sedentary life, the Hanze University started a health promotion program. One of the interventions in the program was the use of an activity tracker to record participants' daily step count. The daily step count served as input for a fortnightly coaching session. In this paper, we investigate the possibility of automating part of the coaching procedure on physical activity by providing personalized feedback throughout the day on a participant's progress in achieving a personal step goal. The gathered step count data was used to train eight different machine learning algorithms to make hourly estimations of the probability of achieving a personalized, daily steps threshold. In 80% of the individual cases, the Random Forest algorithm was the best performing algorithm (mean accuracy = 0.93, range = 0.88–0.99, and mean F1-score = 0.90, range = 0.87–0.94). To demonstrate the practical usefulness of these models, we developed a proof-of-concept Web application that provides personalized feedback about whether a participant is expected to reach his or her daily threshold. We argue that the use of machine learning could become an invaluable asset in the process of automated personalized coaching. The individualized algorithms allow for predicting physical activity during the day and provides the possibility to intervene in time. Keywords: physical activity; machine learning; coaching; sedentary lifestyle

Do activity monitors increase physical activity in adults with overweight or obesity? A systematic review and meta-analysis

Objective: To systematically assess contemporary knowledge regarding behavioral physical activity interventions including an activity monitor (BPAI+) in adults with overweight or obesity. Methods: PubMed/MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, CENTRAL and PEDro were searched for eligible full text articles up to July 1st 2015. Studies eligible for inclusion were (randomized) controlled trials describing physical activity outcomes in adults with overweight or obesity. Methodological quality was independently assessed employing the Cochrane Collaboration's tool for risk of bias. PROSPERO registration: CRD42015024086. Results: Fourteen studies (1157 participants) were included for systematic review and eleven for meta-analysis. A positive trend in BPAI+ effects on several measures of physical activity was ascertained compared to both waitlist or usual care (WL/UC) and behavioral physical activity interventions without an activity monitor (BPAI-). No convincing evidence of BPAI+ effectiveness on weight loss was found compared to BPAI-. Conclusions: Behavioral physical activity interventions with an activity monitor increase physical activity in adults with overweight or obesity. Also, adding an activity monitor to behavioral physical activity interventions appears to increase the effect on physical activity, although current evidence has not yet provided conclusive evidence for its effectiveness

Reproduceerbaarheid van een Functionele Capaciteits Evaluatie bij mensen met beginnende artrose van heup en / of knie

De Isernhagen Work Systems Functionele Capaciteits Evaluatie (IWS FCE) is een performance-based test met goede psychometrische kenmerken bij gezonden en bij mensen met lage rugklachten. Doel: bepalen van de twee-daagse reproduceerbaarheid van de IWS FCE en analyseren van mogelijke bronnen van variantie bij mensen met artrose

Inspiratie-workshop Zorgtechnologie

Workshop aan een projectgroep bestaande uit zorgmanagers en zorgprofessionals die zich bezighoudt met het opstellen van een pakket van eisen voor de nieuwbouw van een woonzorgvoorziening voor kwetsbare ouderen die niet meer thuis kunnen wonen (De Hoven en Lentis