The Promise of Smartphone Applications in the Remote Monitoring of Postsurgical Wounds: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the clinical and scientific literature on remote monitoring and management of postsurgical wounds using smartphone applications (apps). DATA SOURCES: MEDLINE, PubMed, EMBASE, and Cochrane libraries were searched for relevant articles on patients who received surgery and were monitored postdischarge via an app. STUDY SELECTION: Articles were selected with the terms "mobile phones," "smartphones," "wounds," "monitor," and "patient preference." DATA EXTRACTION: The authors found 276 review articles related to telemedicine in wound care. Investigators reviewed the titles and abstracts of the search results and selected 83 articles that were relevant to the remote monitoring of wounds using smartphone apps. DATA SYNTHESIS: The topics explored in selected literature included smartphone app importance to telemedicine, benefits (medical and financial), app examples, and challenges in the context of wound monitoring and management. The authors identified several challenges and limitations that future studies in the field need to address. CONCLUSIONS: Remote monitoring and management of wounds using smartphone apps is a valuable technique to enhance the quality of and access to healthcare. However, although some patients may prefer this technology, some lack technological competence, limiting telemedicine's applicability. In addition, issues remain with the reliable interpretation of data collected through apps.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».