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Enregistrement W4385656370 · doi:10.2196/48638

Smartphone-Assisted Medical Care for Vestibular Dysfunction as a Telehealth Strategy for Digital Therapy Beyond COVID-19: Scoping Review

2023· article· en· W4385656370 sur OpenAlexvenueno aff
Masao Noda, Tatsuaki Kuroda, Akihiro Nomura, Makoto Itō, Tomokazu Yoshizaki, Hiroaki Fushiki

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineTelehealthMedicineMEDLINECochrane LibraryMedical emergencySystematic reviewmHealthHealth careAlternative medicinePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dizziness and vertigo can be caused by various factors, such as peripheral vestibular and central disorders. Although consultations with specialists are advisable when necessary, patients with severe vertigo symptoms may have limited mobility, which may interfere with hospital visits. The spread of COVID-19 has further limited the number of hospital visits for patients with dizziness; therefore, a method of medical care that enables more accurate treatment under time and geographical constraints is needed. Telemedicine has become widespread, owing to the popularity of smartphone and tablet devices in recent years, and the use of devices and systems has made it possible to provide efficient medical care. However, no previous scoping review has mapped existing studies on telemedicine for vertigo and dizziness, and no recommendations have been made regarding which devices and systems should be used for specific diseases. OBJECTIVE: The aim of this review was to map and assess previous studies on the use of information communications technology, smartphones, and apps for treating patients with vertigo and discuss the added value of introducing telemedicine to improve the quality of medical care and create an environment that builds security and trust among patients. METHODS: A scoping review was conducted with the methodological framework of Arksey and O'Malley and in accordance with the of the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extension for Scoping Reviews) guidelines. The PubMed, MEDLINE, and Cochrane Library databases were searched to retrieve previous reports on smartphone-assisted telemedicine treatment for vertigo published between January 2000 and May 2023. Two authors independently assessed eligibility and extracted data. RESULTS: This review included 20 papers that reported devices or systems for telemedicine for vestibular dysfunction. Among studies that reported the use of a device or app, 2 were related to anamnesis and subjective symptoms, 12 were related to objective examination, 7 were related to remote diagnosis, and 7 were related to treatment and rehabilitation. CONCLUSIONS: With the advancement of technology, the use of telemedicine in patients with dizziness may be feasible. In the future, it will be necessary to consider how telemedicine can be used in dizziness treatment and develop an effective treatment system combining in-person medical care and the effective use of devices for the management of severe vertigo and related diseases. The smooth introduction of telemedicine in vertigo treatment is expected to improve the quality of treatment, increase opportunities for patients to receive medical care, and reduce time and travel costs, leading to a sense of security and trust among patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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