DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpain.2026.106257
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41825515
تاريخ النشر: 2026-03-11
المؤلف: Jason Chua وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة المتنقلة وتطبيقات الصحة المتنقلة
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة الاستكشافية المختلطة الطرق تفضيلات الشباب الذين يعيشون مع الألم العضلي الهيكلي المزمن (CMP) فيما يتعلق بالخدمات الصحية المدعومة رقمياً (DHSs)، مع التركيز بشكل خاص على المدربين الرقميين المدعومين بالذكاء الاصطناعي. تكشف النتائج أن الأفراد الشباب يأخذون في الاعتبار سمات مختلفة عند اختيار هذه الخدمات، والتي تؤثر بشكل كبير على تفضيلاتهم واهتماماتهم بشأن المخاطر المحتملة المرتبطة بالتدخلات الصحية الرقمية.
تؤكد الدراسة على أهمية دمج هذه السمات المحددة في عملية التصميم المشترك لخدمات رعاية CMP المدعومة رقمياً. من خلال القيام بذلك، الهدف هو تعزيز إدارة الألم السريرية بطريقة تتماشى مع المستخدمين الشباب، مما يؤدي في النهاية إلى دعم قابل للتوسع، متاح، آمن، في الوقت المناسب، ميسور التكلفة، وشخصي لهذه الفئة السكانية. تلقت الأبحاث تمويلاً جزئيًا من صندوق أبحاث الطب المستقبلي (MRFF) وحكومة أستراليا الغربية، على الرغم من أن الآراء المعبر عنها هي آراء المؤلفين ولا تعكس بالضرورة آراء جهات التمويل.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على العبء الكبير للألم العضلي الهيكلي المزمن (CMP) بين الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 16-24، حيث يؤثر على حوالي 20% من هذه الفئة السكانية. لا يؤثر CMP فقط على الصحة البدنية ولكن أيضًا على الرفاهية العاطفية والاجتماعية خلال مرحلة انتقالية حاسمة من المراهقة إلى البلوغ. تفاقم التعايش بين CMP وحالات الصحة النفسية هذه التحديات، مما يؤدي إلى عبء ثنائي الاتجاه. علاوة على ذلك، فإن الآثار الاجتماعية والاقتصادية كبيرة، مع تقديرات لفقدان الإنتاجية في أستراليا تتراوح بين 15-27 مليار دولار أسترالي سنويًا، بما في ذلك التكاليف المباشرة التي تصل إلى 4 مليارات دولار أسترالي لهذه الفئة العمرية.
تؤكد الورقة على الحاجة إلى خدمات صحية تستجيب للاحتياجات الفريدة للشباب الذين يعانون من CMP، وخاصة من خلال الحلول الصحية الرقمية (DHSs) التي يمكن أن تسهل الاستقلال والدعم خلال انتقالهم إلى مرحلة البلوغ. بينما تقدم التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) فرصًا للرعاية الشخصية، هناك فجوة معرفية حاسمة بشأن السمات المحددة لـ DHSs التي يقدرها الشباب، خاصة في سياق CMP. تستخدم الدراسة تصميمًا مختلطًا لاستكشاف هذه التفضيلات والمخاطر المدركة المرتبطة بالمدربين الرقميين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، بهدف إبلاغ التصميم المشترك لنظام رعاية متمركز حول الشخص. تكشف النتائج أن الشباب يأخذون في الاعتبار سمات ومخاطر متعددة عند اختيار DHSs، مما يبرز أهمية التخصيص في رعاية CMP المدعومة رقميًا.
الطرق
توضح قسم “الطرق” المواد والإجراءات المستخدمة في الدراسة. تفصل الإعداد التجريبي المحدد، بما في ذلك أنواع المواد المستخدمة، والظروف التي أجريت فيها التجارب، والمنهجيات المطبقة لجمع البيانات وتحليلها. يؤكد القسم على أهمية القابلية للتكرار والدقة في التصميم التجريبي، مما يضمن إمكانية التحقق من النتائج من خلال الأبحاث المستقبلية.
بالإضافة إلى ذلك، قد تشمل الطرق التحليلات الإحصائية التي تم إجراؤها لتفسير البيانات، مع تحديد أي برامج أو أدوات تم استخدامها في العملية. يهدف القسم إلى تقديم نظرة شاملة تسمح للباحثين الآخرين بتكرار الدراسة، وبالتالي المساهمة في موثوقية ومصداقية النتائج المقدمة في الورقة.
النتائج
يقدم قسم النتائج ملخصًا لخصائص المشاركين الديموغرافية والسريرية عبر ثلاث مراحل متميزة، كما هو موضح في الجدول 1. يوفر هذا الجدول نظرة شاملة على عينة السكان، مع تسليط الضوء على المتغيرات الرئيسية مثل العمر، الجنس، والحالات السريرية. تشير النتائج إلى وجود اختلافات ملحوظة في هذه الخصائص عبر المراحل، والتي قد يكون لها آثار على نتائج الدراسة وتفسيراتها. يعد التحليل الإضافي لهذه الديموغرافيات ضروريًا لفهم سياق النتائج وأهميتها لأهداف البحث.
المناقشة
يحدد قسم المناقشة في ورقة البحث النتائج من دراسة مختلطة الطرق تهدف إلى فهم سمات الحلول الصحية الرقمية (DHSs) المفضلة من قبل الشباب الذين يعانون من إدارة الألم المزمن (CMP). استخدمت الدراسة تصميمًا من ثلاث مراحل، بدءًا من مجموعات التركيز النوعية التي حددت 31 سمة متميزة من DHSs، والتي تم تحسينها بعد ذلك من خلال استطلاع e-Delphi لتحقيق توافق في الآراء بشأن أهميتها. سلطت السمات الضوء على الحاجة إلى وظائف تدعم الاحتياجات السلوكية والعاطفية والاجتماعية، مع التأكيد على تفضيلات الوصول، تجربة المستخدم، والقدرة على تحمل التكاليف. من الجدير بالذكر أن الدراسة وجدت أن الشباب يقدرون التقنيات التي تسهل التنقل داخل نظام الرعاية الصحية، وهو احتياج أقل وضوحًا في حالات مزمنة أخرى مثل السكري أو السرطان.
في التجارب التالية للاختيار المنفصل (DCEs)، أعرب الشباب عن تفضيلاتهم للمدربين الرقميين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، مما يدل على رغبتهم في حلول إدارة الألم الشخصية والداعمة. تشير النتائج إلى أنه بينما كانت السمات المتعلقة بشخصية المدرب هي الأقل قيمة، فإن الإطار العام للسمات يتماشى مع المحددات الرقمية للصحة، مما يدل على تفضيل قوي للأدوات التي تقدم دعمًا قابلاً للتنفيذ في الوقت الفعلي. تؤكد الدراسة على أهمية التصميم المشترك للتدخلات الصحية الرقمية مع الشباب لتعزيز جاذبيتها وتبنيها، مما يمكّنهم في إدارة CMP بشكل فعال. قد يوفر التحليل الإضافي لتفضيلات الفئات الفرعية رؤى أعمق حول الاحتياجات المتنوعة لمختلف الفئات السكانية من الشباب.
القيود
تتمثل نقاط القوة في الدراسة في تصميمها الاستكشافي المختلط والمتسلسل، الذي يدمج بفعالية وجهات نظر الشباب الذين يعانون من الألم المزمن (CMP) في كل مرحلة، مع الالتزام بأفضل الممارسات في مشاركة المرضى والجمهور. تظهر العينة تنوعًا في الملفات الديموغرافية والسريرية للألم، بما في ذلك الأمراض النفسية المصاحبة، مما يعزز قابلية نقل النتائج إلى سياقات أوسع. ومع ذلك، يجب الاعتراف بعدة قيود. كانت حجم العينة متواضعًا ولم يكن ممثلاً تمامًا للخلفيات الثقافية والجغرافية المتنوعة للشباب الذين يعانون من CMP في أستراليا، وهو أمر حاسم لرعاية الألم والبحث.
بالإضافة إلى ذلك، فإن الغالبية من المشاركين الإناث تعكس انتشار CMP الأعلى بين الفتيات والنساء، مما يؤدي إلى تمثيل ناقص للذكور والأفراد غير الثنائيين. كما يشير المؤلفون إلى الاعتماد المحتمل بين السمات المحددة لتجربة الاختيار المنفصل (DCE-1)، والتي قد تكون قد أربكت أوزان التفضيل. علاوة على ذلك، قد تسهم التباينات في التجارب الحياتية لـ CMP في التباين في أوزان السمات، مما يشير إلى أن حجم عينة أكبر قد يعزز دقة التقديرات.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpain.2026.106257
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41825515
Publication Date: 2026-03-11
Author(s): Jason Chua et al.
Primary Topic: Mobile Health and mHealth Applications
Overview
This exploratory mixed-methods study investigates the preferences of youth living with chronic musculoskeletal pain (CMP) regarding digitally-supported health services (DHSs), particularly focusing on AI-enabled digital coaches. The findings reveal that young individuals consider various attributes when selecting these services, which significantly influence their preferences and concerns about potential risks associated with digital health interventions.
The study emphasizes the importance of integrating these identified attributes into the co-design process of digitally-enabled CMP care services. By doing so, the aim is to enhance clinical pain management in a manner that resonates with young users, ultimately leading to scalable, accessible, safe, timely, affordable, and personalized support for this demographic. The research received partial funding from the Medical Research Future Fund (MRFF) and the Government of Western Australia, although the views expressed are those of the authors and do not necessarily reflect those of the funding bodies.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant burden of chronic musculoskeletal pain (CMP) among youth aged 16-24, affecting approximately 20% of this population. CMP not only impacts physical health but also emotional and social well-being during a critical transitional phase from adolescence to adulthood. The coexistence of CMP with mental health conditions exacerbates these challenges, leading to a bi-directional load. Furthermore, the socioeconomic implications are substantial, with estimated productivity losses in Australia ranging from AUD 15-27 billion annually, including direct costs of up to AUD 4 billion for this age group.
The paper emphasizes the need for health services that are responsive to the unique needs of youth with CMP, particularly through digital health solutions (DHSs) that can facilitate independence and support during their transition to adulthood. While recent advancements in artificial intelligence (AI) present opportunities for personalized care, there is a critical knowledge gap regarding the specific attributes of DHSs that youth value, especially in the context of CMP. The study employs a mixed-methods design to explore these preferences and perceived risks associated with AI-enabled digital coaches, aiming to inform the co-design of a person-centered care ecosystem. The findings reveal that youth consider multiple attributes and risks when selecting DHSs, highlighting the importance of personalization in digitally-supported CMP care.
Methods
The “Methods” section outlines the materials and procedures employed in the study. It details the specific experimental setup, including the types of materials used, the conditions under which experiments were conducted, and the methodologies applied for data collection and analysis. The section emphasizes the importance of reproducibility and rigor in the experimental design, ensuring that the results can be validated by future research.
Additionally, the methods may include statistical analyses performed to interpret the data, specifying any software or tools utilized in the process. The section aims to provide a comprehensive overview that allows other researchers to replicate the study, thereby contributing to the reliability and credibility of the findings presented in the paper.
Results
The results section presents a summary of participants’ demographic and clinical characteristics across three distinct phases, as detailed in Table 1. This table provides a comprehensive overview of the sample population, highlighting key variables such as age, gender, and clinical conditions. The findings indicate notable variations in these characteristics across the phases, which may have implications for the study’s outcomes and interpretations. Further analysis of these demographics is essential for understanding the context of the results and their relevance to the research objectives.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the findings from a mixed-methods study aimed at understanding the attributes of digital health solutions (DHSs) preferred by youth experiencing chronic pain management (CMP). The study employed a three-phase design, beginning with qualitative focus groups that identified 31 discrete attributes of DHSs, which were then refined through an e-Delphi survey to achieve consensus on their importance. The attributes highlighted the need for functionalities that support behavioral, emotional, and social needs, emphasizing preferences for accessibility, user experience, and affordability. Notably, the study found that youth value technologies that facilitate navigation within the healthcare system, a need less pronounced in other chronic conditions like diabetes or cancer.
In the subsequent discrete choice experiments (DCEs), youth expressed their preferences for AI-enabled digital coaches, indicating a desire for personalized and supportive pain management solutions. The findings suggest that while attributes related to the coach’s personality were the least valued, the overall framework of attributes aligns with the digital determinants of health, indicating a strong preference for tools that provide actionable support in real-time. The study underscores the importance of co-designing digital health interventions with youth to enhance their desirability and adoption, ultimately empowering them in managing their CMP effectively. Further analysis of subgroup preferences could provide deeper insights into the varying needs of different youth demographics.
Limitations
The study’s strengths lie in its exploratory, sequential mixed-methods design, which effectively incorporates the perspectives of youth experiencing chronic pain (CMP) at each phase, adhering to best practices in patient and public involvement. The sample demonstrates diversity in demographic and clinical pain profiles, including mental health comorbidities, which enhances the findings’ transferability to broader contexts. However, several limitations must be acknowledged. The sample size was modest and not fully representative of the diverse cultural and geographical backgrounds of youth with CMP in Australia, which is critical for pain care and research.
Additionally, the predominance of female participants reflects the higher prevalence of CMP among girls and women, leading to an underrepresentation of male and non-binary individuals. The authors also note potential interdependencies among the attributes defined for the discrete choice experiment (DCE-1), which may have confounded the preference weights. Furthermore, the variability in lived experiences of CMP could contribute to the heterogeneity in attribute weights, suggesting that a larger sample size might enhance the precision of the estimates.