The use of mobile applications in urology. A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Can the use of mobile applications (apps) improve quality of life and disease management in adult patients with urologic disease? Technology has created new opportunities to promote behavioural change in the daily lives of patients. One third of adults in the United States who own smartphones or tablets use health apps to improve their health. The aim of this review was to analyse whether use of mobile apps improves the quality of life and symptom management of urological patients. Databases: PubMed, CINAHL, Scopus. Search terms (free terms, MeSH): mobile apps, urologic diseases. Papers searched included all randomized controlled trials, quasi‐experimental studies, analytical cross‐sectional studies, cohort studies, and case–control studies. Nine articles were analysed. The review showed that mobile apps purpose‐built for urological patients can improve quality of life, signs and symptoms. It is necessary that nurses and physicians be familiar with these apps in order to identify and benefit those patients who deal with disabling diseases that prevent them performing their daily activities to the desired degree. Mhealth makes inroads into the medical profession, both doctors and nurses should maintain awareness not only of drug and other therapies but also of the efficacy of the mobile health apps available. Digital health treatment has arrived and can no longer be considered merely peripheral.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».