Eine gamifizierte Schmerzmanagement-Intervention für Erwachsene mit chronischen Schmerzen in Festlandchina: Einarmige Pre-Post-Pilotstudie mit maschinellem Lernen zur Vorhersagemodellierung

Diese Pilotstudie stellt eine innovative Methode vor, die maschinelles Lernen mit dynamischen Engagement-Daten aus einem GPM-Programm während der Interventionen kombiniert, anstatt sich wie frühere Studien auf statische Basisdaten zu stützen. Die Ergebnisse zeigen eine vorläufige Wirksamkeit und identifizieren spezifische optimale Sitzungs-Kombinationen sowie personalisierte Behandlungsdauern für verschiedene Schmerz-Untergruppen. Diese explorativen Erkenntnisse tragen zum Fachgebiet bei, indem sie eine datengetriebene Methode für adaptive, personalisierte digitale Gesundheitsinterventionen bieten, die über Einheitslösungen hinausgehen und potenziell Ärzten ermöglichen, Inhalte und Dosierung anzupassen, um Engagement und Ergebnisse zu verbessern, sofern dies in größeren Stichprobenstudien validiert wird.