Evidence on the Use of Mobile Apps During the Treatment of Breast Cancer: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is a major cause of morbidity, disability, and mortality worldwide, and breast cancer is the most common cause of death in women. Different modalities of cancer treatment can have adverse effects that reduce the quality of life of patients and lead to treatment interruptions, if not managed properly. The use of mobile technologies has brought innovative possibilities for improving health care. Mobile apps can help individuals manage their own health and well-being and may also promote healthy lifestyles and information access. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify available evidence on the use of mobile apps to provide information and facilitate communication regarding self-care management related to the adverse effects of toxicities owing to breast cancer therapy. METHODS: This systematic review includes studies which were identified using a search strategy adapted for each electronic database: CINAHL, Cochrane Library, LILACS, LIVIVO, PubMed, SCOPUS, and Web of Science. In addition, a gray literature search was performed using Google Scholar. All the electronic database searches were conducted on April 17, 2019. Two investigators independently reviewed the titles and abstracts of the studies identified and then read the full text of all selected papers. The quality of the included studies was analyzed by the Cochrane Collaboration Risk of Bias Tool and the Methodological Index for Non-Randomized Studies. RESULTS: A total of 9 studies which met the eligibility criteria-3 randomized clinical trials and 6 nonrandomized studies published in English from 2010 to 2018-were considered for this systematic review; 396 patients with breast cancer, as well as 40 experts in the medical and nursing fields, and 3 software engineers were included. CONCLUSIONS: The evidence from the studies included in this systematic review is currently limited but suggests that mobile apps for women with breast cancer might be an acceptable information source that can improve patient well-being; they can also be used to report symptoms and adverse treatment-related effects and promote self-care. There is a need to test more evidence-based apps in future randomized clinical trials.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».