Mobile phone apps for family caregivers: A scoping review and qualitative content analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growth of mHealth apps has been exponential in recent years, but there is limited knowledge regarding the availability, functionality, and quality of apps to support family caregivers. Our objectives were to identify the apps currently available to support family caregivers and to analyze the app functions and evaluation claims. METHODS: This scoping review was conducted across the iOS, Android, and Windows Phone app stores in three steps: (1) electronic app search; (2) iterative inclusion and exclusion criteria development; (3) mixed-method analysis of app characteristics and evaluation claims. RESULTS: The search identified 1008 apps; 175 met our inclusion/exclusion criteria. Most apps offered either one (36%, 63/175) or two (41%, 71/175) specific functions, the most common of which were access to service and provider directories, providing patient-caring tips, and tools to facilitate daily activities associated with caring for a loved one. For fully two-thirds (67%, 118/175) of the identified apps, the functions serve to assist caregivers to support the care recipient as opposed to supporting the family caregivers themselves. CONCLUSIONS: The findings of this review indicate that, while a wide range of family caregiver apps are now available across the mHealth landscape, most apps offer limited functionality. Therefore, there is a need for multi-functionality to avoid the inherent challenges that caregivers may experience when navigating and managing multiple apps to meet all their various needs. Moreover, as this specific niche continues to develop, greater attention should be devoted to supporting family caregivers' own personal care needs as caregiver burden is a pressing challenge.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 découle