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Enregistrement W2149820723 · doi:10.2196/mhealth.2737

Mobile Apps in Cardiology: Review

2013· review· en· W2149820723 sur OpenAlexvenueno aff
Borja Martínez-Pérez, Isabel de la Torre Díez, Miguel López-Coronado, Jesús Herreros-González

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésmHealthAndroid (operating system)App storeMedicineWorld Wide WebScopusMobile deviceMobile appsMedical emergencyHeart diseaseComputer scienceInternet privacyMEDLINEInternal medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular diseases are the deadliest diseases worldwide, with 17.3 million deaths in 2008 alone. Among them, heart-related deaths are of the utmost relevance; a fact easily proven by the 7.25 million deaths caused by ischemic heart disease alone in that year. The latest advances in smartphones and mHealth have been used in the creation of thousands of medical apps related to cardiology, which can help to reduce these mortality rates. OBJECTIVE: The aim of this paper is to study the literature on mobile systems and applications currently available, as well as the existing apps related to cardiology from the leading app stores and to then classify the results to see what is available and what is missing, focusing particularly on commercial apps. METHODS: Two reviews have been developed. One is a literature review of mobile systems and applications, retrieved from several databases and systems such as Scopus, PubMed, IEEE Xplore, and Web of Knowledge. The other is a review of mobile apps in the leading app stores, Google play for Android and Apple's App Store for iOS. RESULTS: Search queries up to May 2013 located 406 papers and 710 apps related to cardiology and heart disease. The most researched section in the literature associated with cardiology is related to mobile heart (and vital signs) monitoring systems and the methods involved in the classification of heart signs in order to detect abnormal functions. Other systems with a significant number of papers are mobile cardiac rehabilitation systems, blood pressure measurement, and systems for the detection of heart failure. The majority of apps for cardiology are heart monitors and medical calculators. Other categories with a high number of apps are those for ECG education and interpretation, cardiology news and journals, blood pressure tracking, heart rate monitoring using an external device, and CPR instruction. There are very few guides on cardiac rehabilitation and apps for the management of the cardiac condition, and there were no apps that assist people who have undergone a heart transplant. CONCLUSIONS: The distribution of work in the field of cardiology apps is considerably disproportionate. Whereas some systems have significant research and apps are available, other important systems lack such research and lack apps, even though the contribution they could provide is significant.

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)0,004
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, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,364 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations140
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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