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Enregistrement W2164995937 · doi:10.2196/jmir.2661

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

2013· review· en· W2164995937 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkPublic Health OntarioUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAction (physics)Content analysisInternet privacyMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,270 · 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