A Lot of Action, But Not in the Right Direction: Systematic Review and Content Analysis of Smartphone Applications for the Prevention, Detection, and Management of Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile phones have become nearly ubiquitous, offering a promising means to deliver health interventions. However, little is known about smartphone applications (apps) for cancer. OBJECTIVE: The purpose of this study was to characterize the purpose and content of cancer-focused smartphone apps available for use by the general public and the evidence on their utility or effectiveness. METHODS: We conducted a systematic review of the official application stores for the four major smartphone platforms: iPhone, Android, Nokia, and BlackBerry. Apps were included in the review if they were focused on cancer and available for use by the general public. This was complemented by a systematic review of literature from MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library to identify evaluations of cancer-related smartphone apps. RESULTS: A total of 295 apps from the smartphone app stores met the inclusion criteria. The majority of apps targeted breast cancer (46.8%, 138/295) or cancer in general (28.5%, 84/295). The reported app purpose was predominantly to raise awareness about cancer (32.2%, 95/295) or to provide educational information about cancer (26.4%, 78/295), followed by apps to support fundraising efforts (12.9%, 38/295), assist in early detection (11.5%, 34/295), promote a charitable organization (10.2%, 30/295), support disease management (3.7%, 11/295), cancer prevention (2.0%, 6/295), or social support (1.0%, 3/295). The majority of the apps did not describe their organizational affiliation (64.1%, 189/295). Apps affiliated with non-profit organizations were more likely to be free of cost (χ(2) 1=16.3, P<.001) and have a fundraising or awareness purpose (χ(2) 2=13.3, P=.001). The review of the health literature yielded 594 articles, none of which reported an evaluation of a cancer-focused smartphone application. CONCLUSIONS: There are hundreds of cancer-focused apps with the potential to enhance efforts to promote behavior change, to monitor a host of symptoms and physiological indicators of disease, and to provide real-time supportive interventions, conveniently and at low cost. However, there is a lack of evidence on their utility, effectiveness, and safety. Future efforts should focus on improving and consolidating the evidence base into a whitelist for public consumption.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».