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Enregistrement W2763242352 · doi:10.2196/mhealth.7988

Mobile Health Apps in OB-GYN-Embedded Psychiatric Care: Commentary

2017· article· en· W2763242352 sur OpenAlexvenueno aff
Aydan Mehralizade, Shayna Schor, Chad M. Coleman, Claire E. Oppenheim, Christy A. Denckla, Christina P. C. Borba, David C. Henderson, James A. Wolff, Sarah J. Crane, Pamela Nettles-Gomez, Avik Pal, Snežana Milanović

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthSchool of Medicine, Boston University
Mots-clésPsychiatrymHealthMobile appsHealth careMedicinePsychologyInternet privacyFamily medicineWorld Wide WebComputer sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the potential benefits of the use of mobile health (mHealth) apps in obstetrician-gynecologist (OB-GYN)-embedded psychiatric clinics in the United States. First, we highlight the increasing trend of integrating mental health care within the OB-GYN context. Second, we provide examples of successful uses of mHealth in the global health context and highlight the dearth of available research in the United States. Finally, we provide a summary of the shortcomings of currently available apps and describe the upcoming trial of a novel app currently underway at the Mother-Child Wellness Clinical and Research Center at Boston Medical Center.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0280,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,424 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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