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Enregistrement W2763083873 · doi:10.2196/biomedeng.8179

Heart Rate Monitoring Apps: Information for Engineers and Researchers About the New European Medical Devices Regulation 2017/745

2017· article· en· W2763083873 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Lang

Notice bibliographique

RevueJMIR Biomedical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParliamentDirectiveMedical deviceMember statesMedical researchBusinessPolitical scienceMedicineEuropean unionComputer scienceLawInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: After years in the making, on April 5, 2017, the European Parliament and Council finally adopted Regulation (EU) 2017/745, the new Medical Devices Regulation (MDR), repealing the existing Medical Device Directive (MDD) 93/42/EEC. Though long anticipated, this shift in policy will have strong and lasting effects in the medical devices industry. Objective: This paper focuses specifically on the classification of software as a potential medical device under MDD and MDR and examines whether or not the regulatory framework for health apps has changed substantially and what, if any, impact is to expected. A particular emphasis will be on the issue of classification uncertainty raised by borderline cases such as heart rate monitoring and well-being apps. The paper primarily targets researchers and engineers unfamiliar with regulatory requirements for medical devices and aims to provide a concise, yet accurate, overview of the European regulatory framework. This is of particular relevance as with the exponential growth of fitness and health-related apps, the lines between toys, lifestyle products, and medical devices have increasingly blurred. Methods: The recently published European Medical Device Regulation is analyzed and compared to the preceding MDD. Results: The previous regulatory framework already provided for the possibility of apps to fall under the definition of medical devices, in which case classification rules for active medical devices applied. However, while applicability of the new regulatory framework still hinges on whether the intended purpose is medical or not, the threshold for classifying as a medical device has been considerably lowered due to a broader interpretation of what constitutes a medical purpose. Conclusions: The adoption of the new European regulation on medical devices entails the risk that manufacturers previously unaffected by the medical devices regulatory framework may now unwillingly and unwittingly find themselves in the arena of medical device manufacturing.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0140,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,019

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,375 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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