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Enregistrement W1985859049 · doi:10.1097/ajp.0000000000000171

“There’s a Pain App for That”

2014· review· en· W1985859049 sur OpenAlexaff
Chitra Lalloo, Lindsay Jibb, Jordan Rivera, Arnav Agarwal, Jennifer Stinson

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPain managementMedicineDownloadSelf-managementMetadataHealth careFunction (biology)Health professionalsNursingPhysical therapyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There are a growing number of pain self-management applications (apps) available for users to download on personal smartphones. The purpose of this study was to critically appraise the content and self-management functionality of currently available pain apps. METHODS: An electronic search was conducted between May and June 2014 of the official stores for the 4 major operating systems. Two authors independently identified patient-focused apps with a stated goal of pain management. Discrepancies regarding selection were resolved through discussion with a third party. Metadata from all included apps were abstracted into a standard form. The content and functionality of each app as it pertained to pain self-management was rated. RESULTS: A total of 279 apps met the inclusion criteria. Pain self-care skill support was the most common self-management function (77.4%). Apps also purported providing patients with the ability to engage in pain education (45.9%), self-monitoring (19%), social support (3.6%), and goal-setting (0.72%). No apps were comprehensive in terms of pain self-management, with the majority of apps including only a single self-management function (58.5%). In addition, only 8.2% of apps included a health care professional in their development, not a single app provided a theoretical rationale, and only 1 app underwent scientific evaluation. DISCUSSION: Currently available pain self-management apps for patients are simplistic, lack the involvement of health care professionals in their development, and have not been rigorously tested for effectiveness on pain-related health outcomes. There is a need to develop and test theoretically and evidence-based apps to better support patients with accessible pain care self-management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations282
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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