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Enregistrement W4205498333 · doi:10.2196/31852

An Innovative App (ExoDont) for Postoperative Care of Patients After Tooth Extraction: Prototype Development and Testing Study

2021· article· en· W4205498333 sur OpenAlexvenueno aff
Meenakshi Krishna, Deborah Sybil, Priyanshu Kumar Shrivastava, Shubhangi Premchandani, Himanshu Kumar, Pintu Kumar

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndroid (operating system)MedicineSoftwareHealth careProtocol (science)Computer scienceMultimediaOperating systemAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The postoperative period is crucial for the initiation of healing and prevention of complications after any surgical procedure. Due to factors such as poor compliance, comprehension, and retention of instructions, and other unaccounted factors, the objectives of postoperative care are not always achieved. Therefore, an Android-based mobile health app (ExoDont) was developed to ensure a smooth postoperative period for patients after a dental extraction. The ExoDont app delivers reminders for postoperative instructions and drug intake at defined intervals, thus fostering self-reliance among patients in taking their prescribed dose of medication. OBJECTIVE: The aim of this study is to design, develop, and validate ExoDont, an innovative app for improved adherence to postoperative instructions after tooth extraction. METHODS: A postoperative treatment protocol was developed by a team of oral and maxillofacial surgeons and general dentists, following which the clinical and technological requirements of the app were determined along with the software engineers, graphic designers, and applications architect in the team. ExoDont was developed to provide timely reminders for medication and postoperative care. The app was field tested and validated using the User Version of the Mobile Application Rating Scale. RESULTS: The ExoDont software design was divided into a 3-level architecture comprising a user interface application, logical layer, and database layer. The software architecture consists of an Android-based ExoDont app for patients and a web version of the admin panel. The testing and validation of the ExoDont app revealed that Perceived Impact received the highest mean score of all rated components (mean 4.6, SD 0.5), while Engagement received the lowest mean score (mean 3.5, SD 0.8). CONCLUSIONS: The testing and validation of the app support its usability and functionality, as well as its impact on users. The ExoDont app has been designed, keeping the welfare of patients in view, in a user-friendly manner that will help patients adhere to the prescribed drug regimen and ensure easy and efficient dissemination of postoperative instructions. It could play an instrumental role in fostering compliance among patients and significantly decrease the complication rate following dental extractions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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