Geen samenvatting beschikbaar
Er lijkt een duidelijke mate van evidentie te bestaan betreffende de relatie fysieke activiteit, respectievelijk fitheid en gezondheid in de algemene populatie en bij bepaalde pathologieën. Er is evenwel nog behoefte aan verder wetenschappelijk onderzoek naar mogelijke determinanten en onderliggende mechanismen, als ook naar evidentie bij bepaalde, specifieke aandoeningen. Tevens mag duidelijk zijn dat ondanks de bestaande evidentie fysieke activiteit/oefening te weinig toegepast wordt in de gezondheidszorg. Het onderzoek naar de effectiviteit van gezondheidskundige interventies is dan ook uitermate belangrijk. Dit lectoraat hoopt dan ook een bescheiden bijdrage hieraan te kunnen leveren. Hiervoor heeft zij reeds afspraken tot samenwerking met de academische en medische wereld (in Utrecht, Amsterdam, Maastricht en Leuven), met de gezondheidszorg (RIVM Bilthoven en GG&GD Utrecht) en met de beroepen- of bedrijfswereld (Politie regio Utrecht; Enraf Nonius, Delft). De beoogde doelstellingen zullen echter naar alle waarschijnlijkheid beduidend meer tijd in beslag nemen dan de periode van 4 jaar die de Stichting Kennis Ontwikkeling voorzien heeft met betrekking tot het oprichten en financieren van de lectoraten.
Middels een RAAK-impuls aanvraag wordt beoogd de vertraging van het RAAK-mkb project Praktische Predictie t.g.v. corona in te halen. In het project Praktische Predictie wordt een prototype app ontwikkeld waarmee fysiotherapeuten in een vroeg stadium het chronisch worden van lage rugpijn kunnen voorspellen. Om chronische rugpijn te voorkomen is het belangrijk om in een vroeg stadium de kans hierop in te schatten door psychosociale en mogelijk andere risicofactoren op chronische pijnklachten te herkennen en hierop te interveniëren. Fysiotherapeuten zijn met deze vraag naar het lectoraat Werkzame factoren in Fysiotherapie en Paramedisch Handelen van de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen gegaan en dit heeft aanleiding gegeven een onderzoek op te zetten waarin een dergelijke methodiek ontwikkeld wordt. De voorgestelde methodiek betreft een Clinical Decision Support Tool waarmee een geïndividualiseerde kans op chronische rugpijn kan worden bepaald gekoppeld aan een behandeladvies conform de lage rugpijn richtlijn. Hiervoor is eerst geïnventariseerd welke methoden fysiotherapeuten reeds gebruiken en welke in de literatuur worden genoemd. Op basis hiervan is een keuze gemaakt ten aanzien van data die digitaal verzameld worden in minimaal 16 fysiotherapiepraktijken waarbij patiënten gedurende 12 weken gevolgd worden. Met de verzamelde data worden met machine learning algoritmes ontwikkeld voor het berekenen van de kans op chroniciteit. De algoritmes worden ingebouwd in de Clinical Decision Support Tool: een gebruiksvriendelijke prototype app. Bij het ontwikkelen van de tool worden eindgebruikers (fysiotherapeuten en patiënten) intensief betrokken. Op deze manier wordt gegarandeerd dat de tool aansluit bij de wensen en behoeften van de doelgroep. De tool berekent de kans op chroniciteit en geeft een behandeladvies. Daarnaast kan de tool gebruikt worden om patiënten te informeren en te betrekken bij de besluitvorming. Vanwege de coronacrisis is er een aanzienlijke vertraging in de patiënten-instroom (doel n= 300) ontstaan die we met ondersteuning van een RAAK-impuls subsidie willen inlopen.
Nek en rugpijn komen regelmatig voor en gaan vaak gepaard met mentale klachten, waardoor een biopsychosociale aanpak essentieel is. Onze nieuw ontwikkelde biopsychosociale interventie, genaamd Back2Action, integreert reguliere fysiotherapeutische zorg met online modules die specifiek zijn gericht op het verminderen van mentale klachten bij mensen met nek- en/of rugpijn.
Mensen met lage rugpijn-klachten komen het vaakst bij de fysiotherapeut. Zij moeten thuis oefeningen doen. Een grote groep volgt de beweeg- en oefenadviezen niet op. Met de integratie van een e-Exercise-app kan dit mogelijk veranderen. Daar heeft de doelgroep het meeste baat bij en de zorg wordt zo effectiever.Doel eHealth, geïntegreerd binnen de reguliere face-to-face behandeling (ook wel blended care genoemd), biedt nieuwe mogelijkheden om 'therapietrouw' te bevorderen. Daarnaast krijgt de patiënt ondersteuning bij gedragsverandering en het stimuleert de eigen regie. Zulke eHealth-applicaties voor blended care zijn nog zeer beperkt voorhanden en worden nog weinig gebruikt. In een eerder project is een prototype van de app e-Exercise ontwikkeld en onderzocht op bruikbaarheid. Binnen het huidige project wordt e-Exercise Lage Rugpijn in een gerandomiseerd onderzoek vergeleken met reguliere fysiotherapie. Resultaten Dit onderzoek loopt nog. Na afronding vind je hier een samenvatting van de resultaten. Looptijd 01 januari 2017 - 01 januari 2021 Aanpak Het UMC Utrecht ontwikkelde in 2016-2017 een eerste model e-Exercise Lage Rugpijn in samenwerking met NIVEL, HelloFysio, en de Academische Werkplaats eerstelijns Fysiotherapie. Patiënten, fysiotherapeuten en experts waren hierin nauw betrokken. Het ontwikkelde model van de e-Exercise Lage Rugpijn-interventie is in een pilotstudie met 40 deelnemers onderzocht op toepasbaarheid en bruikbaarheid. In een RAAK-PRO project verbetert het consortium de E-Exercise Lage Rugpijn op basis van ervaringen uit de pilotstudie. De verbeterde versie van e-Exercise Lage Rugpijn wordt in een cluster gerandomiseerde trial onderzocht op (kosten-)effectiviteit in vergelijking met gebruikelijke zorg, volgens de huidige richtlijn. We verwachten dat de blended interventie (kosten-) effectiever is in het verminderen van pijn, lichamelijk functioneren en het stimuleren van therapietrouw en zelfregie. Daarnaast verwachten we dat de kans op nieuwe periodes van rugklachten vermindert.
