WhatsApp Messenger as an Adjunctive Tool for Telemedicine: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».