Smartphone Apps for Managing Antithrombotic Therapy: Scoping Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antithrombotic therapy is complex and requires informed decisions and high therapy adherence. Several mobile phone apps exist to either support physicians in the management of antithrombotic therapies or to educate and support patients. For the majority of these apps, both their medical evidence and their development background are unknown. OBJECTIVE: This review aims to investigate the available literature describing high-quality apps for managing antithrombotic therapy based on professional scientific information. METHODS: Keywords and Medical Subject Heading terms were used to search MEDLINE via PubMed and Ovid between December 2019 and January 2022. Inclusion criteria were the availability of full text and publications in the English language. Apps that solely focused on atrial fibrillation were excluded. Qualitative findings were thematically synthesized and reported narratively. RESULTS: Out of 149 identified records, 32 were classified as eligible. We identified four groups: (1) apps for patients supporting self-management of vitamin K antagonists, (2) apps for patients increasing therapy adherence, (3) educational apps for patients, and (4) apps for physicians in supporting guideline adherence. CONCLUSIONS: Throughout the evaluated data, patients from all age groups receiving antithrombotic drugs expressed the desire for a digital tool that could support their therapy management. In addition, physicians using mobile guideline-based apps may have contributed to decreased adverse event rates among their patients. In general, digital apps encompassing both user-friendly designs and scientific backgrounds may enhance the safety of antithrombotic therapies. However, our evaluation did not identify any apps that addressed all antithrombotic drugs in combination with perioperative stratification strategies. Currently, strict regulations for smartphone apps seem to negatively affect the development of new apps. Therefore, new legal policies for medical digital apps are urgently needed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 ».