The `WikiGuidelines' smartphone application: Bridging the gaps in availability of evidence-based smartphone mental health applications
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, there have been massive advances in technology. These advances in technology have significantly transformed various aspects of healthcare. The advent of E-health and its influence on healthcare practice also implies that there is a paradigm shift in the way healthcare professionals work. Conventionally, healthcare professionals would have to refer to books and journals for updates in treatment algorithms, but with the advent of technology, they could access this information via the web or via various smartphone applications on the go. In the field of Psychiatry, one of the commonest mental health disorder to date, with significant morbidity and mortality is that of Major depressive disorder. Routinely, clinicians and healthcare professionals are advised to refer to standard guidelines in guiding them with regards to their treatment options. Given the high prevalence of conditions like Major Depressive Disorder, it is thus of importance that whatever guidelines that clinicians and healthcare professionals refer to are constantly kept up to date, so that patients could benefit from latest evidence based therapy and treatment. A review of the current literature highlights that whilst there are a multitude of smartphone applications designed for mental health care, previous systematic review has highlighted a paucity of evidence based applications. More importantly, current literature with regards to provision of treatment information to healthcare professionals and patients are limited to web-based interventions. It is the aim of this technical note to highlight a methodology to which the authors have conceptualized in the implementation of an evidence based mental health guideline applications, known as the `Wiki Guidelines' smartphone application. The authors hope to illustrate the algorithms behind the development of the application, and how it could be easily updated by the guidelines working group.
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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 | 0,034 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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.
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 ».