Effects of using WeChat/WhatsApp on physical and psychosocial health outcomes among oncology patients: A systematic review
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
The purpose of this systematic review is to summarize the potential effects of the WeChat and WhatsApp mobile applications in cancer management. This systematic review was written in accordance with PRISMA guidelines. CINAHL, PubMed, ProQuest Nursing and Allied Health Database, PsycINFO, PsycARTICLES, and ERIC were utilized for the literature search. Articles were included if they evaluated the outcomes of using WeChat/WhatsApp for cancer management, and excluded if they were qualitative studies, not published in peer-reviewed journals, protocols for a future study, or conference abstracts. 20 studies were included in this systematic review, with a total sample of 3110 participants. Interventions were utilized to share educational information with participants, follow-up after surgical operations, and in clinical communication. Outcomes, including pain, medication adherence, self-efficacy, quality of life, and depression, were statistically significantly improved in the WeChat/WhatsApp intervention groups in comparison to the control groups or to baseline measurements of the study participants. Outcomes of sleep and rehospitalization rate were improved without reaching statistical significance. Outcomes of anxiety, fatigue, and adverse drug reactions were found to be conflictive among included studies. This systematic review suggested that use of WeChat/WhatsApp on cancer management might improve various physical and psychosocial health outcomes among oncological patients. Limitations of the study include solely reviewing English language articles published in academic journals and most of the studies being from one country. Future research should be conducted in various countries among diverse communities, including rural areas, to ascertain the effects of WeChat/WhatsApp in different populations.
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) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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