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Enregistrement W4365796650 · doi:10.1177/20552076231167007

Features and characteristics of publicly available mHealth apps for self-management in chronic obstructive pulmonary disease

2023· article· en· W4365796650 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesReseau canadien de recherche respiratoireCanadian Lung AssociationNational Sanitarium Association
Mots-clésmHealthApp storeInternet privacyAndroid (operating system)Pulmonary diseaseComputer scienceSmartphone appWorld Wide WebMedicineNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile health applications (mHealth apps) may be able to support people living with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) to develop the appropriate skills and routines for adequate self-management. Given the wide variety of publicly available mHealth apps, it is important to be aware of their characteristics to optimize their use and mitigate potential harms. Objective: To report the characteristics and features of publicly available apps for COPD self-management. Methods: MHealth apps designed for patients' COPD self-management were searched in the Google Play and Apple app stores. Two reviewers trialed and assessed the eligible apps using the MHealth Index and Navigation Database framework to describe the characteristics, qualities, and features of mHealth apps across five domains. Results: From the Google Play and Apple stores, thirteen apps were identified and eligible for further evaluation. All thirteen apps were available for Android devices, but only seven were available for Apple devices. Most apps were developed by for-profit organizations (8/13), non-profit organizations (2/13), and unknown developers (3/13). Many apps had privacy policies (9/13), but only three apps described their security systems and two mentioned compliance with local health information and data usage laws. Education was the common app feature; additional features were medication reminders, symptom tracking, journaling, and action planning. None provided clinical evidence to support their use. Conclusions: Publicly available COPD apps vary in their designs, features, and overall quality. These apps lack evidence to support their clinical use and cannot be recommended at this time.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,343 · 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