Open Access
CC BY 4.0 · Handchir Mikrochir Plast Chir 2025; 57(03): 186-194
DOI: 10.1055/a-2599-8250
Originalarbeit

Physiotherapie für die Hosentasche: Effektivität von Heimübungen mittels KI-basierter Smartphone App zur Nachbehandlung von Handverletzungen – eine randomisierte, kontrollierte und offene Studie

Physiotherapy in Your Pocket: Effectiveness of Home Exercises Using an AI-Based Smartphone App for the Postoperative Follow-Up of Hand Injuries – A Randomized, Controlled, Open-Label Study
1   Klinik für Unfall-, Hand-, Plastische und Wiederherstellungschirurgie, Universitätsklinikum Ulm, Ulm, Germany
,
1   Klinik für Unfall-, Hand-, Plastische und Wiederherstellungschirurgie, Universitätsklinikum Ulm, Ulm, Germany
,
Martin Mentzel
1   Klinik für Unfall-, Hand-, Plastische und Wiederherstellungschirurgie, Universitätsklinikum Ulm, Ulm, Germany
,
Michael Lebelt
1   Klinik für Unfall-, Hand-, Plastische und Wiederherstellungschirurgie, Universitätsklinikum Ulm, Ulm, Germany
,
Jürgen Mack
2   Praxis, physiotherapie MACK, Ulm, Germany
,
Daniel Vergote
1   Klinik für Unfall-, Hand-, Plastische und Wiederherstellungschirurgie, Universitätsklinikum Ulm, Ulm, Germany
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Zusammenfassung

Fragestellung

Verletzungen an der Hand können erhebliche funktionelle Einschränkungen verursachen. Eine erfolgreiche chirurgische Therapie bedarf einer intensiven Nachbehandlung. Für Patienten ist es heutzutage allerdings oft schwierig rechtzeitig Termine beim Therapeuten zu erhalten. In mehreren Studien konnte bereits das Potential von Heimübungen nachgewiesen werden. Im Rahmen der Studie soll die Effektivität einer Handtherapie-App gegenüber alleiniger Handtherapie untersucht werden.

Methodik

In einer prospektiven, randomisierten, kontrollierten Studie wurde die multimodale Handtherapie-App an insgesamt 112 Patienten (MW±SD: 36,9 Jahre±15,5) mit Mittelhand- und Fingerfrakturen sowie Beuge- und Strecksehnenverletzung überprüft. Diese nutzt künstliche Intelligenz, um die Übungen an den Behandlungsfortschritt und die aktuellen Beschwerden der Patienten anzupassen. Die Übungen werden über die integrierte Smartphone-Kamera ausgewertet. Der Bewegungsumfang wird live erfasst, die Anwender erhalten direkt Rückmeldung. Die Studienteilnehmer wurden in zwei Gruppen aufgeteilt. Die Interventionsgruppe (IG) erhielt nach der Ruhigstellungsphase zusätzlich zur Handtherapie (18 Einheiten), als Standardversorgung (SoC), 12 Wochen die KI-basierte Therapie-App Novio Hand. Die Kontrollgruppe (KG) erhielt lediglich SoC. Es wurde die Veränderung der Fingerbeweglichkeit zu Beginn der Therapie sowie nach 2, 6 und 12 Wochen gemessen.

Ergebnisse

Mittels unabhängiger t-tests wurde eine signifikant bessere ROM in der IG im Vergleich zur KG bereits nach 2 und 6 Wochen (p=0,02) festgestellt. Nach 2 Wochen erreichten signifikant mehr Patienten der IG (50%) einen MCID (minimal klinisch bedeutsame Verbesserung) von 40 Grad als Patienten der KG (26%). Nach 6 Wochen war der Unterschied ebenfalls signifikant (IG: 79%, KG: 54%). In der IG konnte bei den Frakturen im Mittel bereits nach 6 Wochen eine nahezu freie Beweglichkeit festgestellt werden, während in der KG auch nach 12 Wochen noch deutliche Bewegungsdefizite quantifiziert werden konnten.

Schlussfolgerung

Die zusätzliche Nutzung einer Handtherapie-App in der Nachbehandlung von Handverletzungen im Vergleich zur Standardversorgung kann die Rehabilitation beschleunigen und das funktionelle Ergebnis verbessern. Die Handtherapie-App ermöglicht Patienten effektiv ein regelmäßiges zeit- und ortsunabhängiges Training. Sie ist quasi ein "Physiotherapeut" für die Hosentasche.

Abstract

Introduction

Hand injuries can cause considerable functional limitations. Successful surgical treatment requires intensive rehabilitation. However, it is often difficult for patients to obtain timely appointments with a therapist. Several studies have already demonstrated the potential of home exercises. The aim of this study is to investigate the effectiveness of an additional hand therapy app compared to physiotherapy alone.

Methods

This is a prospective, randomized, controlled, open-label study. A total of 112 patients aged 18 to 65 years (MV±SD: 36.9 years±15.5) with metacarpal and finger fractures as well as flexor and extensor tendon injuries participated. The app uses artificial intelligence (AI) and the smartphone’s integrated camera to capture finger movements and determine the range of motion (ROM). Furthermore, the integrated AI automatically adjusts the type and intensity of treatment based on the patient's therapy progress and symptoms. The patients were divided into two groups. The intervention group (IG) received the app Novio Hand for 12 weeks after the immobilization phase in addition to hand therapy (18 units) as standard care (SoC). The control group (CG) received SoC alone. Improvement in ROM was measured at baseline and after 2, 6, and 12 weeks.

Results

Independent t-tests showed significantly greater ROM in the IG compared to the CG at 2 and 6 weeks (p=0.02). A significant trend was observed at 12 weeks. In the IG (50%), significantly more patients achieved the minimal clinically important difference (MCID) of 40 degrees compared to the CG (26%). At 6 weeks, the difference was also significant (IG: 79%, KG: 54%). In the IG, fractures showed an almost full range of motion on average after 6 weeks, whereas in the CG, significant movement deficits could still be quantified after 12 weeks.

Conclusion

Therapy with the Novio Hand app, in addition to SoC can accelerate rehabilitation and improve functional results. The hand therapy app effectively serves as a “physiotherapist” in your pocket, allowing for regular training at any time and from any location.



Publication History

Received: 30 December 2024

Accepted: 08 April 2025

Article published online:
02 July 2025

© 2025. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution License, permitting unrestricted use, distribution, and reproduction so long as the original work is properly cited. (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

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