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Enregistrement W2258941992 · doi:10.2196/mhealth.4874

Mobile Phone Apps for Inflammatory Bowel Disease Self-Management: A Systematic Assessment of Content and Tools

2016· article· en· W2258941992 sur OpenAlexvenueno aff
Danny Con, Peter De Cruz

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseMobile phoneAndroid (operating system)Health carePhonemHealthDiseaseFamily medicineWorld Wide WebInternal medicineComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rising incidence of inflammatory bowel disease (IBD) over the past decade has resulted in increased health care utilization and longer IBD outpatient waiting lists. Self-management is recognized as an important aspect of chronic disease management but its application to IBD has been limited. The age of IBD onset in a majority of patients is in their 20s to 30s. Mobile phone apps are a technology familiar to young adults and represent an opportunity to explore self-management as a new model of health care delivery for IBD. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the content and tools of existing IBD apps to identify functionalities that may facilitate patient self-management. METHODS: We systematically assessed apps targeted at IBD patients via searches of Google (Android devices) and Apple (iOS devices) app stores with pre-defined inclusion and exclusion criteria. Apps were assessed for specific functionalities; presence of professional medical involvement; consistency with international IBD guidelines based on "complete," "partial," or "absent" coverage of consensus statements derived from the European Crohn's and Colitis Organisation, American College of Gastroenterology, and the Gastroenterology Society of Australia; comprehensiveness of data that could be entered; and average pricing. RESULTS: Of the 238 apps screened, 26 apps were assessed, including 10 available on Android platforms, 8 on iOS platforms, and 8 on both. Over half (14/26, 54%) of the apps had diary functionalities; over a third (10/26, 39%) provided health information about IBD. None of the apps offered decision support to facilitate the self-initiation of medical therapy. Five of 26 (19%) had professional medical involvement in their design. Apps demonstrated "complete" coverage of only 38% of the international consensus statements explored. The average price of the apps was AUD$1.37. CONCLUSIONS: Apps may provide a useful adjunct to the management of IBD patients. However, a majority of current apps suffer from a lack of professional medical involvement and limited coverage of international consensus guidelines. Future studies and app design for IBD should include professional medical involvement, evidence-based guidelines, and functionalities with decision support that are specifically tailored to patient self-management.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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

Citations110
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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