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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 4 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.

venueno affnon étiqueté
“What Is eHealth”: Time for An Update?
Emiel A Boogerd, Tessa Arts, Lucien JLPG Engelen, Tom H van de Belt
2015· article· en· JMIR Research Protocols· Health Professions
prédiction distillée:candidate · sts+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
141
citations
venueno affnon étiqueté
Mobile Apps in Cardiology: Review
Borja Martínez-Pérez, Isabel de la Torre Díez, Miguel López-Coronado, Jesús Herreros-González
2013· review· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · research_integrity
140
citations
affnon étiqueté
Mobile health app usability and quality rating scales: a systematic review
Peyman Azad‐Khaneghah, Noelannah Neubauer, Antonio Miguel Cruz, Lili Liu
2020· review· en· Disability and Rehabilitation Assistive Technology· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+sts+research_integrityconsensus · aucune
135
citations
affnon étiqueté
Innovations in e-health
Paul Wicks, Jon Stamford, Martha A. Grootenhuis, Lotte Haverman, Sara Ahmed
2013· article· en· Quality of Life Research· Health Professions
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
131
citations
venueno affnon étiqueté
Mobile Health in Oncology: A Patient Survey About App-Assisted Cancer Care
Kerstin A. Kessel, Marco M. E. Vogel, Carmen Kessel, H. Bier, Tilo Biedermann, Helmut Friess +7 autres
2017· article· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+research_integrityconsensus · aucune
130
citations
venueno affnon étiqueté
A Low-Intensity Mobile Health Intervention With and Without Health Counseling for Persons With Type 2 Diabetes, Part 1: Baseline and Short-Term Results From a Randomized Controlled Trial in the Norwegian Part of RENEWING HEALTH
Astrid Torbjørnsen, Anne Karen Jenum, Milada Cvancarova Småstuen, Eirik Årsand, Heidi Holmen, Astrid Klopstad Wahl +1 autres
2014· article· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · aucune
130
citations
venueno affnon étiqueté
Use of Mobile Phone App Interventions to Promote Weight Loss: Meta-Analysis
Md. Mohaimenul Islam, Tahmina Nasrin Poly, Bruno Andres Walther, Yu‐Chuan Li
2020· review· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
127
citations
fundno affnon étiqueté
Mobile Phone Tools for Field‐Based Health care Workers in Low‐Income Countries
Brian DeRenzi, Gaetano Borriello, Jonathan Jackson, Vikram Sheel Kumar, Tapan S. Parikh, Pushwaz Virk +1 autres
2011· article· en· Mount Sinai Journal of Medicine A Journal of Translational and Personalized Medicine· Health Professions
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
124
citations
venueno affnon étiqueté
A Path to Better-Quality mHealth Apps
Richard S. Larson
2018· article· en· JMIR mhealth and uhealth· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+insufficient_payloadconsensus · aucune
123
citations

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