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Enregistrement W2418126522 · doi:10.2196/mhealth.5361

Mobile Phone Apps for Preventing Cancer Through Educational and Behavioral Interventions: State of the Art and Remaining Challenges

2016· article· en· W2418126522 sur OpenAlexvenueno aff
Steven S. Coughlin, Herpreet Thind, Benyuan Liu, Nicole Champagne, Molly Jacobs, Rachael I Massey

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMedicineSmoking cessationCancer preventionPsychological interventionRandomized controlled trialMobile phoneeHealthHealth literacyCancer screeningmHealthCancerHealth careNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rapid developments in technology have encouraged the use of mobile phones in smoking cessation, promoting healthy diet, nutrition, and physical activity, sun safety, and cancer screening. Although many apps relating to the prevention of cancer and other chronic diseases are available from major mobile phone platforms, relatively few have been tested in research studies to determine their efficacy. OBJECTIVE: In this paper, we discuss issues related to the development and testing of new apps for preventing cancer through smoking cessation, sun safety, and other healthy behaviors, including key methodologic issues and outstanding challenges. METHODS: An exploratory literature review was conducted using bibliographic searches in PubMed and CINAHL with relevant search terms (eg, smartphones, smoking cessation, cancer prevention, cancer screening, and carcinogens) to identify papers published in English through October 2015. RESULTS: Only 4 randomized controlled trials of the use of mobile phone apps for smoking cessation and 2 trials of apps for sun safety were identified, indicating that it is premature to conduct a systematic search and meta-analysis of the published literature on this topic. CONCLUSIONS: Future studies should utilize randomized controlled trial research designs, larger sample sizes, and longer study periods to better establish the cancer prevention and control capabilities of mobile phone apps. In developing new and refined apps for cancer prevention and control, both health literacy and eHealth literacy should be taken into account. There is a need for culturally appropriate, tailored health messages to increase knowledge and awareness of health behaviors such as smoking cessation, cancer screening, and sun safety. Mobile phone apps are likely to be a useful and low-cost intervention for preventing cancer through behavioral changes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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