Apps for immunization: Leveraging mobile devices to place the individual at the center of care
Notice bibliographique
Résumé
Mobile technology and applications (apps) have disrupted several industries including healthcare. The advantage of apps, being personally focused and permitting bidirectional communication, make them well suited to address many immunization challenges. As of April 25, 2015 searching the Android app store with the words 'immunize app' and 'immunization app' in Canada yielded 225 apps. On the Apple App Store a similar search produced 98 results. These include apps that provide immunization related information, permit vaccine tracking both for individuals and for animals, assist with the creation of customized schedules and identification of vaccine clinics and serve as sources of education. The diverse functionality of mobile apps creates the potential for transformation of immunization practice both at a personal level and a system level. For individuals, mobile apps offer the opportunity for better record keeping, assistance with the logistics of vaccination, and novel ways of communicating with and receiving information from public health officials. For the system, mobile apps offer the potential to improve the quality of information residing in immunization information systems and program evaluation, facilitate harmonization of immunization information between individuals, health care providers and public health as well as reduce vaccine hesitancy. As mobile technology continues to rapidly evolve there will emerge new ways in which apps can enhance immunization practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».