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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Mobile Health and mHealth Applications
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

4 475 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
4 475 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 90

Les étiquettes couvrent 50 des 4 475 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 4 475 des 4 475 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
A Holistic Framework to Improve the Uptake and Impact of eHealth Technologies
Julia E.W.C. van Gemert‐Pijnen, Nicol Nijland, Maarten van Limburg, Hans C. Ossebaard, Saskia M. Kelders, Günther Eysenbach +1 autres
2011· review· en· Journal of Medical Internet Research· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaresearch+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · research_integrity
1 268
citations
venueno affnon étiqueté
The Impact of mHealth Interventions: Systematic Review of Systematic Reviews
Milena Soriano Marcolino, João Antônio de Queiroz Oliveira, Marcelo D’Agostino, Antônio Luiz Pinho Ribeiro, Maria Beatriz Moreira Alkmim, David Novillo-Ortiz
2018· review· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+metaepi_broad+sts+research_integrityconsensus · aucune
1 267
citations
affnon étiqueté
m-Health adoption by healthcare professionals: a systematic review
Marie‐Pierre Gagnon, Patrice Ngangue, Julie Payne-Gagnon, Marie Desmartis
2015· review· en· Journal of the American Medical Informatics Association· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
675
citations
affsans résuménon étiqueté
<i>mHealth Consumer Apps</i> : The Case for User-Centered Design
Tara McCurdie, Svetlena Taneva, Mark Casselman, Melanie Yeung, Cassie McDaniel, Wayne Ho +1 autres
2012· article· en· Biomedical Instrumentation & Technology· Health Professions
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
558
citations
fundno affnon étiqueté
Mobile technology and the digitization of healthcare
Sanjeev P. Bhavnani, Jagat Narula, Partho P. Sengupta
2016· review· en· European Heart Journal· Health Professions
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
483
citations
venueno affnon étiqueté
System Usability Scale Benchmarking for Digital Health Apps: Meta-analysis
Maciej Hyzy, Raymond Bond, Maurice Mulvenna, Lu Bai, Alan Dix, Simon Leigh +1 autres
2022· review· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · metaepi_narrow
438
citations
venueno affnon étiqueté
mHealth 2.0: Experiences, Possibilities, and Perspectives
Stefan Becker, Talya Miron‐Shatz, Nikolaus Schumacher, Johann Krocza, Clarissa J. Diamantidis, Urs‐Vito Albrecht
2014· article· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · aucune
397
citations
venueno affnon étiqueté
Health Care Provider Adoption of eHealth: Systematic Literature Review
Junhua Li, Amir Talaei‐Khoei, Holly Seale, Pradeep Ray, C. Raina MacIntyre
2013· article· en· Interactive Journal of Medical Research· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaresearch+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · aucune
268
citations
venueno affnon étiqueté
An Evaluation of Mobile Health Application Tools
Preethi R. Sama, Zubin J. Eapen, Kevin P. Weinfurt, Bimal R. Shah, Kevin A. Schulman
2014· article· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · aucune
250
citations

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