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肌肉骨骼护理现在通过移动应用程序提供,作为一种医疗福利。尽管初步证据表明,移动肌肉骨骼护理的临床结果与面对面护理的临床结果相当,但没有研究检查基于应用程序的护理的特点,以确保这些结果。
根据面对面物理治疗的相关文献,本研究研究了基于应用程序的物理治疗中的患者-提供者关系和项目参与如何影响疼痛、功能和患者满意度方面的临床有意义的改善。然后,它会评估通过应用内消息或视频访问以及及时、直接地获得护理而建立的患者-提供者关系对患者在康复过程中参与程度的影响。
我们对在2019年2月至2020年12月期间参加移动应用物理治疗项目的814名参与者进行了观察性和回顾性研究,在该项目中,物理治疗师在视频评估后规定了锻炼、教育和治疗活动。我们估计了具有logit函数的广义线性模型,以评估项目参与对临床结果、疼痛的最小临床重要差异(MCIDs) (ΔVisual模拟量表≤−1.5)和功能(ΔPatient特定功能量表≥1.3)的影响,以及患者-提供者关系和临床结果对患者满意度-参与者报告推荐项目的可能性的影响(净启动者评分9-10)。我们估计了泊松广义线性模型,以评估更强的患者-提供者关系和24小时内及时获得物理治疗对参与度的影响,包括每周锻炼的次数和项目的周数。
参与者(N=814)发生MCID疼痛的几率增加了13%(比值比[OR] 1.13, 95% CI 1.04-1.23;
与亲临护理类似,项目参与积极影响临床结果,良好的患者-提供者关系积极影响满意度。在基于应用程序的物理治疗中,临床结果积极影响患者满意度。及时获得医疗服务和牢固的医患关系(特别是通过视频访问建立的关系)会影响参与感。
物理治疗师,在管理肌肉骨骼疾病方面具有高度专业知识的提供者[
越来越多的证据表明,通过移动应用程序进行的物理治疗所带来的疼痛和功能效果与当面治疗相当[
在实体物理治疗诊所中,“坚持”医生开出的护理疗程会推动临床结果[
通过移动应用程序提供的物理治疗可能不像面对面的物理治疗,每周有特定的次数。在本文研究的项目中,护理提供的重点是立即获得护理,特别的后续视频访问,以及患者和他们指定的治疗师之间的直接、异步的沟通。在最初的同步视频评估后,物理治疗师设计了符合患者目标的康复方案,并根据患者的同步和异步反馈修改了这些方案。物理治疗师根据患者的活动水平、对锻炼的反馈、疼痛和功能水平的变化,实时指导患者度过康复阶段。
由于在这种环境下物理治疗的实时性,我们从更广泛的角度来衡量依从性,并将其作为项目参与度来衡量,定义为两个指标:患者记录的应用程序规定的治疗性每周锻炼的次数和参与者在项目中活跃的周数。我们首先测试了临床结果(临床意义上的疼痛减轻和功能改善)与项目参与呈正相关的假设。
与利用最佳可用证据推动临床结果一致,循证护理以患者为中心,通过患者满意度来衡量[
关于患者的临床结果如何影响患者对物理治疗的满意度,文献中的证据并不一致[
通过移动应用程序提供的护理与亲自到办公室就诊之间存在明显的权衡。一方面,与基于应用程序的视频访问和聊天相比,定期的面对面访问可能更好地加强患者和医生之间的关系。另一方面,那些在转诊、自我管理无效或替代疗法(如针灸和按摩)后才进行亲自物理治疗的患者,可能比那些通过应用程序当天就能直接获得治疗的患者更缺乏参与治疗的动力。尽管我们无法在本文中讨论这些权衡,我们的第二个目的是了解数字患者-提供者关系的强度,以及通过移动物理治疗项目获得即时护理是否会影响参与者参与自身康复的快速性。
在传统的临床环境中,提供者与患者的沟通影响他们对治疗的坚持[
也有证据表明,早期直接接受物理治疗可以通过在病情变得更加慢性和难以治疗之前进行治疗来影响临床结果[
我们在这项研究中的目标是检查患者-提供者关系和项目参与的各个方面,这些方面与通过移动应用程序提供的物理治疗在疼痛和功能方面的临床重要差异以及患者满意度相关。本研究的第二个目的是了解基于移动应用程序的护理提供的两个方面——建立在应用程序内交互和即时访问护理的关系——如何影响患者的临床有意义的行为:坚持不懈地锻炼和坚持计划。
我们进行了一项观察性、纵向、回顾性研究,使用的数据来自一个物理治疗项目的商业用户,该项目通过移动应用程序提供,作为一种健康福利,由雇主向私人投保的雇员提供免费或共付费用[
我们使用了已建立的患者报告的结果测量,包括患者特异性功能量表(PSFS)、视觉模拟量表(VAS)和全球变化率(GROC),这些都是异步交付的[
基线调查在5个屏幕上平均有4个问题。基线调查中的所有问题都被要求回答。最终的调查在4个屏幕上平均有4.5个问题,除了一个开放式问题外,所有问题都需要回答。参与者可以在他们的调查期间返回并编辑前一页的回答,但他们不能回顾他们的回答作为总结或在提交后修改他们的调查。
要参加这个项目,参与者需要在一个移动应用程序中创建一个账户,输入人口统计信息(年龄和性别)、他们的主诉,并在应用程序内基线调查中提供疼痛和功能评分。参与者与在他们所在州获得许可的治疗师进行了匹配,安排了最初的视频评估访问。该项目的治疗师接受了循证方法的培训,通过移动应用程序对患者进行评估、诊断和治疗。
在评估过程中,物理治疗师进行了深度访谈,并通过安全的应用程序内视频进行了身体检查,以建立功能基线并得出诊断。根据参与者的诊断和治疗目标,物理治疗师然后通过应用程序规定了一个护理过程。治疗师还针对患者的病情、治疗活动(如冰疗或散步)和异步数字物理评估分配了特定的教育内容。物理治疗师根据患者通过应用内聊天、定期疼痛和功能调查或后续视频访问获得的直接反馈,修改患者的护理计划。
项目中的所有活动都被收集和量化,包括完成指定的应用程序内锻炼和治疗活动,与物理治疗师的应用程序内聊天,以及随后的视频访问。在项目结束时,参与者被要求完成一项最终调查,其中包括疼痛和功能的最终测量。
我们纳入了在2019年2月15日项目启动后登记,并在2020年12月31日前完成项目的参与者,如果他们(1)年龄≥18岁;(2)出现肌肉骨骼疾病,如腰痛、颈痛、关节炎、扭伤、拉伤或类似的过度使用损伤,这些都可以从物理治疗或术后康复中获益;(3)在护理期结束时完成一项临床结果参与者调查,或在护理期结束时报告可靠的疼痛和功能指标。如果受试者(1)不符合纳入标准,(2)在最初的视频评估中,物理治疗师确定可能排除使用基于应用程序的物理疗法作为一线治疗的症状或多种情况,并需要转诊进行亲自体检(例如,骨折、颈中央脊髓病变、蛛网膜下腔出血或缺血性中风、不明原因的体重增加或减少、疲劳和不适,以及其他情况),我们将其排除。
在我们的样本中,如果参与者赞同在转诊预测和系统结果评估最佳筛选工具(OSPRO-ROS)中发现的症状,则不会自动排除他们[
在研究期间,945名参与者完成了项目和最终结果调查。参与者通常在完成项目的两周内完成自愿的最终调查,既没有被激励也没有被提醒这样做。我们进行了33次疼痛和功能观察,如果参与者在项目完成前不到3周,项目开始后超过2周,他们在每周的应用程序内疼痛和功能调查中报告了这些情况。直到2020年9月23日,每周的疼痛和功能调查才开始实施,参与者在恢复早期更容易对这些问题做出回应,导致很少有回应可以继续进行。我们还计算了32个缺失满意度分数的值,使用相似参与者的模态反应,这些参与者具有相似的早期事件满意度分数。在最终调查或最近一周疼痛和功能调查中收集的基线和结果应答之间的平均时间约为44天。
为了消除异常值,我们计算了标准化的个体差异,方法是将参与者水平的前后结果差异除以这些差异的标准差,并消除两种临床结果分布中高于和低于1%的观察值[
共有36名参与者的活动太少,无法对项目的结果做出可靠的结论(没有锻炼,参加项目少于2周),因此被排除在分析之外。共有814名符合条件的参与者参与了这项研究(
学习参与流程图。
在基线调查和项目结束调查中,参与者使用VAS评分系统对过去24小时内的最大疼痛水平进行评分[
我们为疼痛(VAS)和功能(PSFS)的最小临床重要差异(MCID)创建了两个二元变量:将参与者疼痛变化≤−1.5分和功能能力变化≥1.3分的发作分配为1值[
根据文献中确定的阈值,我们还创建了二元变量,当疼痛(ΔVAS≤−3.5)和函数(ΔPSFS≥2.7)发生较大变化时为1,否则为0 [
对项目的满意度是通过一个最终调查问题来衡量的,该问题被用于计算净推广得分(NPS),要求参与者回答:“你向朋友或同事推荐项目的可能性有多大?”从0到10,从“完全不可能”到“极有可能”。NPS将受访者的类别定义为“诋毁者”(0-6)、“被动者”(7-8)和“促进者”(9-10)[
有两个变量衡量项目的参与度:(1)每周应用内锻炼的次数(2)项目持续时间(以周为单位)。项目的持续时间计算为参与者在初步评估后开始项目到项目结束的时间之差,项目结束的定义为患者由其提供者直接出院或不活动2周的时间,以两者中先发生的时间为准。
在项目中,物理治疗师通过应用内聊天与参与者进行异步交流,评估他们的进展并提供指导。理疗师和参与者还安排了同步的后续视频访问。患者与治疗提供者之间的通信被用来衡量这些关系的强度,并通过(1)治疗提供者每周通过应用内聊天向参与者发送消息的独特天数和(2)在参与者最初的视频评估后视频随访次数的分类变量来获取。随访类别为(1)不随访,(2)1 ~ 2次随访,(3)3 ~ 4次随访,(4)5次及以上随访。我们的模型中省略了“不来访”的类别,以便作为比较。
在加入该项目后,从最初的视频评估开始,以天数来衡量获得及时护理的时间。创建了一个二元变量,1分配给24小时内获得护理的人,0分配给24小时后获得护理的人。
慢性、基线疼痛和功能水平、共病条件和不良症状可影响参与者的恢复[
我们控制了基线疼痛和功能。根据文献中确定的切点,基线疼痛分为轻微至无疼痛(VAS≤1)、轻度疼痛(3.4≤VAS>1)、中度疼痛(7.4≤VAS>3.4)和重度疼痛(VAS>7.4) [
为了检验我们的假设,我们估计了广义线性模型(GLMs)。使用指数离散模型的二项式族和logit链接函数估计疼痛、功能和满意度MCIDs的GLMs,这相当于通过极大似然估计拟合的逻辑回归模型。每周训练次数和训练周数的glm使用指数离散模型的泊松族和对数链接函数进行估计。我们通过评估结果的概率变化来解释我们的结果,这是通过对模型的系数取指数来计算的,并通过从概率中减去1来更好地解释小于1的概率(负系数)。
平均而言,提供者经常与参与者沟通。约三分之一(257/814,31.6%)的参与者在初始评估之外完成了3次或更多的额外视频访问。在访问的间隙,理疗师通过应用内聊天与参与者进行交流,每周约1.8天。提供者聊天消息由单个消息或与参与者的深度实时聊天对话组成。大约52.8%(430/814)的参与者在注册课程24小时内完成了最初的视频咨询。
基线参与者特征(N=814)。
特征 | 值 | |||
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女性,n (%) | 387 (47.5) | ||
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值,平均值(SD) | 40.85 (11.9) | |
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≥50,n (%) | 214 (26.3) | |
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腰痛 | 172 (21.1) | ||
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肩膀 | 132 (16.2) | ||
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膝盖 | 118 (14.5) | ||
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脖子 | 104 (12.8) | ||
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上半身,肘部,手腕,手或手臂 | 84 (10.2) | ||
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下身,脚踝,脚或腿 | 83 (10.3) | ||
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臀部 | 70 (8.6) | ||
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背部或脊柱 | 46 (5.7) | ||
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其他 | 5 (0.6) | ||
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疼痛基线(VAS)一个) | 4.4 (2.2) | ||
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功能基线(PSFSb) | 5.2 (3.0) | ||
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疼痛轻微至无疼痛(VAS≤1) | 61 (7.5) | ||
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轻度疼痛(3.4≤VAS>1) | 218 (26.8) | ||
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中度(7.4≤脉管> 3.4) | 475 (58.4) | ||
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剧烈疼痛(VAS>7.4) | 60 (7.4) | ||
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慢性(>3个月) | 497 (61.1) | ||
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亚急性期(1-3个月) | 128 (15.7) | ||
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急性(<1个月) | 189 (23.2) | ||
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报告的共病情况 | 383 (47.1) | ||
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报告的不良症状 | 281 (34.5) |
一个视觉模拟量表。
bPSFS:患者特定功能量表。
结果和预测因子的描述性统计(N=814)。
变量 | 值 | |||
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疼痛结局(VAS)一个),平均值(SD) | 1.7 (1.9) | ||
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疼痛MCIDb(Δ脉管≤1.5−) | 544 (66.8) | |
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大痛MCID (ΔVAS≤−3.5) | 289 (35.5) | |
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功能结果(PSFSc),平均值(SD) | 7.8 (2.365) | ||
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功能功能MCID (ΔPSFS≥1.3) | 519 (63.8) | |
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大功能MCID (ΔPSFS≥2.7) | 421 (51.7) | |
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推荐可能性,平均值(SD) | 9.3 (1.5) | ||
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启动子,n (%) | 674 (82.8) | ||
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每周锻炼次数 | 2.8 (2.2) | ||
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计划中的几周 | 9.1 (5.4) | ||
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理疗师每周提供信息的天数,平均值(SD) | 1.8 (1.1) | ||
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没有一个 | 232 (28.5) | |
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1 - 2 | 325 (39.9) | |
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3 - 4 | 180 (22.1) | |
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≥5 | 77 (9.5) | |
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24小时内可首次探访 | 430 (52.8) |
一个视觉模拟量表。
bMCID:最小的临床重要差异。
cPSFS:患者特定功能量表。
参与者的基线慢性和疼痛影响在疼痛中发生MCID的几率。我们观察到46% (
参与者的年龄、慢性、基线疼痛严重程度和功能影响参与者在功能上看到MCID的几率。在MCID起作用的情况下完成该项目的几率为53% (
疼痛分布随锻炼次数的变化而变化。视觉模拟量表。
项目参与和临床结果基线控制的广义线性模型的比值比(or)(814次观察)一个.
变量 | 或(95% ci) |
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拦截 | 0.13 (0.07 - -0.24) | <措施 | |||||
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每周锻炼次数 | 1.13 (1.04 - -1.23) | .003 | ||||
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年龄≥50岁 | 0.56 (0.38 - -0.83) | .003 | ||||
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慢性疾病 | 0.54 (0.38 - -0.77) | <措施 | ||||
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剧烈的疼痛 | 0.30 (0.12 - -0.74) | . 01 | ||||
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基线的痛苦 | 1.80 (1.63 - -2.00) | <措施 | ||||
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拦截 | 89.24 (43.52 - -182.98) | <措施 | |||||
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课程的周数 | 1.04 (1.00 - -1.08) | 03 | ||||
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年龄≥50岁 | 0.47 (0.31 - -0.72) | <措施 | ||||
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慢性疾病 | 0.50 (0.35 - -0.74) | <措施 | ||||
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剧烈的疼痛 | 0.29 (0.14 - -0.57) | <措施 | ||||
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基线功能 | 0.58 (0.54 - -0.63) | <措施 |
一个共病条件、不良症状和可及性不显著,且在提供者沟通和结果之间没有直接关系。
bMCID:最小的临床重要差异。
程序中按周的功能变化分布。PSFS:患者特定功能量表。
患者-提供者关系强度、临床结果和满意度基线控制的广义线性模型的比值比(or)(814个观察结果)一个.
变量 | 或(95% ci) |
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拦截 | 1.47 (0.56 - -3.84) | 点 | |||||
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1-2次随访 | 2.06 (1.33 - -3.20) | <措施 | ||||
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3-4次随访 | 2.17 (1.27 - -3.70) | . 01 | ||||
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≥5次随访 | 3.32 (1.42 - -7.79) | . 01 | ||||
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函数MCIDb | 1.85 (1.17 - -2.93) | . 01 | ||||
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大痛MCID | 2.84 (1.68 - -4.78) | <措施 | ||||
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女 | 2.23 (1.48 - -3.34) | <措施 | ||||
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基线功能 | 1.09 (1.01 - -1.17) | 03 | ||||
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基线的痛苦 | 0.85 (0.22 - -0.95) | 04 |
一个共32个计算值(782个原始值)。
bMCID:最小的临床重要差异。
结果是
患者-提供者关系强度的广义线性模型的比值比(or)、可及性和项目参与的基线控制(814个观察结果)。
变量 | 或(95% ci) |
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拦截 | 2.04 (1.68 - -2.47) | <措施 | |||
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1-2次随访 | 1.16 (1.04 - -1.29) | . 01 | ||
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3-4次随访 | 1.32 (1.17 - -1.49) | <措施 | ||
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≥5次随访 | 1.06(0.90至1.25) | 报 | ||
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理疗师每周告知的天数 | 1.11 (1.07 - -1.16) | <措施 | ||
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初诊24小时 | 1.14 (1.05 - -1.24) | .003 | ||
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年龄≥50岁 | 1.25 (1.14 - -1.37) | <措施 | ||
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不良症状 | 0.87 (0.79 - -0.95) | .002 | ||
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剧烈疼痛(VAS)一个> 7.4) | 0.76 (0.63 - -0.92) | . 01 | ||
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基线疼痛(VAS) | 1.02 (1.00 - -1.05) | .049 | ||
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基线函数(PSFSb) | 0.96 (0.95 - -0.98) | <措施 | ||
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拦截 | 9.57 (8.80 - -10.40) | <措施 | |||
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1-2次随访 | 1.08 (1.01 - -1.14) | 02 | ||
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3-4次随访 | 1.28 (1.19 - -1.36) | <措施 | ||
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≥5次随访 | 1.91 (1.77 - -2.05) | <措施 | ||
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理疗师每周告知的天数 | 0.85 (0.83 - -0.87) | <措施 | ||
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年龄≥50岁 | 1.11 (1.05 - -1.16) | <措施 | ||
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慢性疾病(>3个月) | 1.13 (1.08 - -1.18) | <措施 | ||
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不良症状 | 1.11 (1.06 - -1.17) | <措施 | ||
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基线函数(PSFS) | 0.99 (0.98 - -0.99) | <措施 |
一个视觉模拟量表。
bPSFS:患者特定功能量表。
每周锻炼次数按随访次数分布。
我们纳入了年龄、不良症状、疼痛严重程度和基线疼痛和功能评分的显著对照。有趣的是,年龄≥50岁的参与者约有25% (
在OSPRO-ROS中同时出现不良症状的参与者约13% (
额外的视频随访与节目时长呈正相关。与没有随访的参与者相比,
年龄≥50岁的参与者(
以周为单位的项目持续时间分布,平均每周物理治疗师的信息。
本研究建立在先前的研究基础上,这些研究表明,基于移动应用程序的物理治疗与亲自护理的效果相似[
然而,驱动临床有意义的功能改变的机制需要一种不同形式的参与:在项目中的时间。运动镇痛在文献中有很好的记录,尽管其机制尚不清楚[
与传统的物理疗法不同,我们观察到临床结果与满意度更密切相关。最小的功能变化对参与者推荐所研究项目的意愿有很大的影响。然而,要想影响参与者向他们的朋友和家人推荐这个项目,需要在痛苦上做出很大的改变。
对功能变化的感知可能与对疼痛变化的感知不同。在我们的临床实践中,大多数患者在入院时来找我们,“因为他们不想再疼了”,希望疼痛消失。患者可能对功能恢复有更多相对的、模糊的期望,除非他们不能进行生计所需的活动。患者往往难以确定功能改善的目标。疼痛本身可能不足以让患者完全停止做某件事,或者他们可能没有必要的日常任务,他们无法再完成(例如,他们必须能够举起50磅的重量来工作;他们不能接他们的孩子)。这意味着消除疼痛(一个很难实现的结果)必须得到满足,但较低水平的功能改善可能产生满足。未来的研究应该揭示在康复过程中对疼痛和功能变化的认识。
通过移动应用程序提供的物理治疗类似于面对面的物理治疗,因为它依赖于患者和提供者之间的牢固关系来获得成功。频繁(虽然不是每周)的视频随访与满意度、每周完成更多锻炼和坚持锻炼计划呈正相关,这些都是恢复的关键因素。异步消息传递还可能有助于加强患者与提供者之间的关系,因为每周的锻炼随着提供者向参与者发送消息的每一天的增加而增加。然而,如果提供者消息传递被用于在程序的后期追赶没有响应的参与者,则可能会产生负面影响。服务提供者的信息对满意度也没有显著影响,而视频访问对满意度有显著影响。
提供者和参与者之间频繁的、面对面的互动可以保持参与者的积极性,并在项目中保持积极,直到他们看到显著的改进。未来的研究应进一步探索数字通信如何在数字环境中建立更强大的物理治疗师和患者之间的治疗联盟[
与传统的面对面物理治疗不同,移动物理治疗有可能减少护理时间[
我们不能排除这样一种可能性:与那些推迟预约的人相比,那些尽早获得医疗服务的参与者在锻炼方面更有内在动力,或障碍更少。在数字环境中提供护理是未来研究的一个有前途的领域,以了解提供者如何优化护理,以确保更好的临床结果和患者满意度。
我们没有发现临床结果与获得护理或患者-提供者沟通之间的任何直接关系,表明有很强的联系。相反,通过数字通信加强了物理治疗师和患者之间的接触和关系,与患者的行为相关,然后随之而来的是显著的康复结果。未来的工作应着眼于了解移动应用程序物理治疗程序设计之间的因果关系,包括访问、患者-提供者关系的不同质量指标和参与者的恢复行为。
本研究作为一项以雇主为基础的观察性研究存在固有的局限性。完成最终调查的自愿性质和缺乏补偿意味着我们的样本量减少了,这可能会使我们的结果产生偏差。结果可能无法推广到更广泛的雇员、退休人员或儿童群体。我们的研究也缺少一个对照组。未来的研究应该在对照临床试验中比较基于移动应用程序的物理治疗与面对面物理治疗的有意义的临床结果、满意度和项目参与度。应该使用随机对照试验或其他合适的实验方法来揭示患者-提供者之间的沟通和相关指标、获得护理和项目参与的因果关系。
通过移动应用程序提供的物理治疗可能更有可能导致疼痛和功能的临床重要变化,如果它能直接将患者与物理治疗师联系起来,并促进他们与提供者之间的牢固关系。同步交流,特别是视频访问,可以帮助物理治疗师建立强大的关系,个性化基于应用程序的护理,建立责任和鼓励,使患者参与康复,同时享受疼痛和功能的临床重要改善。在基于应用程序的物理治疗中,与在评估面对面物理治疗的研究中观察到的结果相比,临床结果可能与患者满意度更密切相关,与患者与提供者的关系无关。
显著Pearson相关性的热图(
只有主效果的模型。
广义线性模型
全球变化率
微小的临床重要差异
净发起人得分
预测系统转诊和结果回顾的最佳筛选
患者特定功能量表
视觉模拟量表
作者们感谢Julie Mulcahy, Steve Bayer, Ryan Quan, Anna DeLaRosby和Melissa Leebove对本文的见解、编辑和支持。我们还要感谢丹·鲁宾斯坦和卡梅隆·马洛,他们对改善医疗保健的愿景和愿望促成了Physera的创建。
LB和TN都是Omada Health Inc.的受聘股东。