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Enregistrement W2771944080 · doi:10.2196/mhealth.8741

Mobile Phone Apps for Quality of Life and Well-Being Assessment in Breast and Prostate Cancer Patients: Systematic Review

2017· review· en· W2771944080 sur OpenAlexvenueno aff
Esther Rincón, Francisco Monteiro-Guerra, Octavio Rivera-Romero, Enrique Dorronzoro Zubiete, Carlos Luis Sánchez Bocanegra, Elia Gabarrón

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMobile phoneProstate cancerMedicinemHealthBreast cancerQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)PhoneCancerComputer sciencePsychological interventionInternal medicineTelecommunicationsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile phone health apps are increasingly gaining attention in oncological care as potential tools for supporting cancer patients. Although the number of publications and health apps focusing on cancer is increasing, there are still few specifically designed for the most prevalent cancers diagnosed: breast and prostate cancers. There is a need to review the effect of these apps on breast and prostate cancer patients' quality of life (QoL) and well-being. OBJECTIVE: The purposes of this study were to review the scientific literature on mobile phone apps targeting breast or prostate cancer patients and involving QoL and well-being (anxiety and depression symptoms) and analyze the clinical and technological characteristics, strengths, and weaknesses of these apps, as well as patients' user experience with them. METHODS: We conducted a systematic review of peer-reviewed literature from The Cochrane Library, Excerpta Medica Database, PsycINFO, PubMed, Scopus, and MEDLINE to identify studies involving apps focused on breast and/or prostate cancer patients and QoL and/or well-being published between January 1, 2000, and July 12, 2017. Only trial studies which met the inclusion criteria were selected. The systematic review was completed with a critical analysis of the apps previously identified in the health literature research that were available from the official app stores. RESULTS: The systematic review of the literature yielded 3862 articles. After removal of duplicates, 3229 remained and were evaluated on the basis of title and abstract. Of these, 3211 were discarded as not meeting the inclusion criteria, and 18 records were selected for full text screening. Finally, 5 citations were included in this review, with a total of 644 patients, mean age 52.16 years. Four studies targeted breast cancer patients and 1 focused on prostate cancer patients. Four studies referred to apps that assessed QoL. Only 1 among the 5 analyzed apps was available from the official app store. In 3 studies, an app-related intervention was carried out, and 2 of them reported an improvement on QoL. The lengths of the app-related interventions varied from 4 to 12 weeks. Because 2 of the studies only tracked use of the app, no effect on QoL or well-being was found. CONCLUSIONS: Despite the existence of hundreds of studies involving cancer-focused mobile phone apps, there is a lack of rigorous trials regarding the QoL and/or well-being assessment in breast and/or prostate cancer patients. A strong and collective effort should be made by all health care providers to determine those cancer-focused apps that effectively represent useful, accurate, and reliable tools for cancer patients' disease management. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42017073069; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.asp?ID= CRD42017073069 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6v38Clb9T).

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,392 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations121
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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