Combining web-based educational tools and mobile apps.
Notice bibliographique
Résumé
315 Background: Mobile apps (MA) can be useful resources to provide point of care information. Over 50% of patients use a smartphone (SP), 75% of North American physicians own a SP, and 58% of SP users have downloaded mobile MA. MA are more readily accessible than web-based tools and usable without network connectivity. Methods: Cancer Care Ontario (CCO) has developed MA for patients and providers using the principles of end user satisfaction, simplicity and intuitiveness. These MA are taken from established web based, validated educational modules. Designed to ensure a rich native experience for each platform (WP7 and iOS), CCO’s process includes proof of concept, information design, and user interface design supported by user acceptance testing. Results: Two MA have been created: “CCO Drug Formulary” and “CCO Symptom Management Guidelines Application”. The first MA provides information on both drugs and regimens used in cancer treatment for patients and providers through alternate navigation in the same MA. From launch in October 2011 until June 2012, the Drug Formulary app had 4,280 downloads, including 39% from Asia and 14% from Europe, suggesting a global market. The second app provides symptom management guidelines for providers, hence supporting clinical decision making at point of care. From January 2011 to June 2012, the Symptom Management Guidelines MA had 4,050 downloads, in a mainly North American market. Both patient and provider feedback on preliminary evaluation has been positive. Conclusions: Patients and providers are receptive to MA as a tool to deliver real-time information at point of care. MA are another interface to existing technology solutions and other rich data sources. Further research into patient outcomes from adoption of such technology is needed.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,028 |
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 ».