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Enregistrement W2041531552 · doi:10.1177/1357633x14537771

A mobile-phone immunization record in Ontario: uptake and opportunities for improving public health

2014· article· en· W2041531552 sur OpenAlexafffundabout
Kumanan Wilson, Katherine Atkinson, Michael Pluscauskas, Cameron Bell

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMcGill UniversityOntario Stroke NetworkOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMobile appsBarcodeInternet privacyMobile phonePhoneImmunizationSocioeconomic statusComputer scienceWorld Wide WebAdvertisingMedicineBusinessMultimediaEnvironmental healthTelecommunicationsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A free iPhone app was designed to help parents in Ontario track their children's vaccination records. It was launched in the iTunes app store on 20 November 2012. There were 4867 downloads in the following 12 months. We observed that downloads of the app were correlated with media coverage. Usage of the app was measured by app opens and the time spent in the app per open: on average there were 53 opens per day and 126 seconds spent per open. Users expressed concerns about the privacy of health information and accessibility by people of lower socioeconomic status, who were less likely to be smartphone owners. A national version of the app is now being developed for multiple mobile phone types. There is potential to develop additional features such as mobile adverse event reporting, vaccine vial barcode scanning and integration with immunization registries. Immunization is an area in which a mobile solution is very useful.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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