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Enregistrement W2737082250 · doi:10.2196/ijmr.6214

WhatsApp Messenger as an Adjunctive Tool for Telemedicine: An Overview

2017· article· en· W2737082250 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineComputer scienceHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The advent of telemedicine has allowed physicians to deliver medical treatment to patients from a distance. Mobile apps such as WhatsApp Messenger, an instant messaging service, came as a novel concept in all fields of social life, including medicine. The use of instant messaging services has been shown to improve communication within medical teams by providing means for quick teleconsultation, information sharing, and starting treatment as soon as possible. OBJECTIVE: The aim of this study was to perform a comprehensive systematic review of present literature on the use of the WhatsApp Messenger app as an adjunctive health care tool for medical doctors. METHODS: Searches were performed in PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library using the term "whatsapp*" in articles published before January 2016. A bibliography of all relevant original articles that used the WhatsApp Messenger app was created. The level of evidence of each study was determined according to the Oxford Levels of Evidence ranking system produced by the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine. The impact and the indications of WhatsApp Messenger are discussed in order to understand the extent to which this app currently functions as an adjunctive tool for telemedicine. RESULTS: The database search identified a total of 30 studies in which the term "whatsapp*" was used. Each article's list of references was evaluated item-by-item. After literature reviews, letters to the editor, and low-quality studies were excluded, a total of 10 studies were found to be eligible for inclusion. Of these studies, 9 had been published in the English language and 1 had been published in Spanish. Five were published by medical doctors. CONCLUSIONS: The pooled data presents compelling evidence that the WhatsApp Messenger app is a promising system, whether used as a communication tool between health care professionals, as a means of communication between health care professionals and the general public, or as a learning tool for providing health care information to professionals or to the general population. However, high-quality and properly evaluated research is needed, as are improvements in descriptions of the methodology and the study processes. These improvements will allow WhatsApp Messenger to be categorically defined as an effective telemedicine tool in many different fields of health care.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,373 · 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