Mind the App: Considerations for the Future of Mobile Health in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, smartphone technology has become increasingly sophisticated and ubiquitous. Modern smartphones, now owned by more than three quarters of Canadians and 94% of millennials, perform an array of functions that are potentially useful in the health care context, such as tracking fitness data, enabling health record sharing, and providing user-friendly platforms for disease management. Approximately half of smartphone users have downloaded at least one health app, and clinicians are increasingly using them in their practice. However, despite widespread use, there is little evidence that supports their safety and efficacy. Few apps have been independently evaluated and many lack basic patient protections such as privacy policies. In this context, the demand for the regulation of mobile health apps has increased. Against this backdrop, regulators, including Health Canada, have begun to propose regulating the use of smartphones in health care. In this viewpoint, we respond to Health Canada's recent proposal to regulate smartphone use in Canada according to a risk-based model. We argue that although Health Canada's recent proposed approach is promising, it may require complementary regulation and oversight.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».