Benefits of Mobile Apps in Pain Management: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is a common condition with a significant physical, psychosocial, and economic impact. Due to enormous progress in mobile device technology as well as the increase in smartphone ownership in the general population, mobile apps can be used to monitor patients with pain and support them in pain management. OBJECTIVE: The aim of this review was to assess the efficacy of smartphone or computer tablet apps in the management of patients with pain. METHODS: In December 2017, a literature search was performed in the following databases: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane, and PsycINFO. In addition, a bibliography search was conducted. We included studies with at least 20 participants per arm that evaluated the effects of apps on smartphones or computer tablets on improvement in pain. RESULTS: A total of 15 studies with 1962 patients met the inclusion criteria. Of these, 4 studies examined the effect of mobile apps on pain management in an in-clinic setting and 11 in an out-clinic setting. The majority of the original studies reported beneficial effects of the use of a pain app. Severity of pain decreased in most studies where patients were using an app compared with patients not using an app. Other outcomes, such as worst pain or quality of life showed improvements in patients using an app. Due to heterogeneity between the original studies-patient characteristics, app content, and study setting-a synthesis of the results by statistical methods was not performed. CONCLUSIONS: Apps for pain management may be beneficial for patients, particularly in an out-clinic setting. Studies have shown that pain apps are workable and well liked by patients and health care professionals. There is no doubt that in the near future, mobile technologies will develop further. Medicine could profit from this development as indicated by our results, but there is a need for more scientific inputs. It is desirable to know which elements of apps or additional devices and tools may improve usability and help patients in pain management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».