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Enregistrement W2126256481 · doi:10.2196/mhealth.2779

Comparison of Mobile Apps for the Leading Causes of Death Among Different Income Zones: A Review of the Literature and App Stores

2014· review· en· W2126256481 sur OpenAlexvenueno aff
Borja Martínez-Pérez, Isabel de la Torre Díez, Miguel López-Coronado, Beatriz Sainz de Abajo

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthCause of deathDiseaseMedicineMobile phoneScopusApp storeTelemedicineHealth careInternet privacyMEDLINEWorld Wide WebComputer sciencePathologyPsychological interventionTelecommunicationsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The advances achieved in technology, medicine, and communications in the past decades have created an excellent scenario for the improvement and expansion of eHeath and mHealth in particular. Mobile phones, smartphones, and tablets are exceptional means for the application of mobile health, especially for those diseases and health conditions that are the deadliest worldwide. OBJECTIVE: The main aim of this paper was to compare the amount of research and the number of mobile apps dedicated to the diseases and conditions that are the leading causes of death according to the World Health Organization grouped by different income regions. These diseases and conditions were ischemic heart disease; stroke and other cerebrovascular diseases; lower respiratory infections; chronic obstructive pulmonary disease; diarrheal diseases; HIV/AIDS; trachea, bronchus, and lung cancers; malaria; and Alzheimer disease and other dementias. METHODS: Two reviews were conducted. In the first, the systems IEEE Xplore, Scopus, Web of Knowledge, and PubMed were used to perform a literature review of applications related to the mentioned diseases. The second was developed in the currently most important mobile phone apps stores: Google play, iTunes, BlackBerry World, and Windows Phone Apps+Games. RESULTS: Search queries up to June 2013 located 371 papers and 557 apps related to the leading causes of death, and the following findings were obtained. Alzheimer disease and other dementias are included in the diseases with more apps, although it is not among the top 10 causes of death worldwide, whereas lower respiratory infections, the third leading cause of death, is one of the less researched and with fewer apps. Two diseases that are the first and second of low-income countries (lower respiratory infections and diarrheal diseases) have very little research and few commercial applications. HIV/AIDS, in the top 6 of low-income and middle-income zones, is one of the diseases with more research and applications, although it is not in the top 10 in high-income countries. Trachea, bronchus, and lung cancers are the third cause of death in high-income countries but are one of the least researched diseases with regard to apps. CONCLUSIONS: Concerning mobile apps, there is more work done in the commercial field than in the research field, although the distribution among the diseases is similar in both fields. In general, apps for common diseases of low- and middle-income countries are not as abundant as those for typical diseases of developed countries. Nevertheless, there are some exceptions such as HIV/AIDS, due to its important social conscience; and trachea, bronchus and lung cancers, which was totally unexpected.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,398 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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