Content and Quality of Mobile Apps for the Monitoring of Musculoskeletal or Neuropathic Pain in Australia: Systematic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mobile apps offer a potential mechanism for people with persistent pain to monitor pain levels conveniently within their own environment and for clinicians to remotely monitor their patients' pain. However, the quality of currently available apps and the usefulness of included features from a clinical perspective are not known. Objective: The aim of this study was to examine the content and quality of currently available smartphone apps designed for monitoring the intensity or presence of musculoskeletal or neuropathic pain. Methods: A systematic search was performed in the Australian Apple and Google Play stores. Apps were included if they were designed to monitor the intensity or presence of musculoskeletal or neuropathic pain and were available in the English language within the Australian app stores. Data pertaining to the intended use of the app and clinical population were extracted by using a custom-designed data extraction form, and app quality was assessed by using the 23-item Mobile App Rating Scale. Results: Of the 2190 apps screened, 49 met the inclusion criteria. Apps were primarily designed for adult users (36/49, 73%) with nonspecific musculoskeletal or neuropathic pain conditions, arthritis, and joint pain. All apps monitored pain intensity, with almost half (23/49, 47%) also specifying pain location. Overall, the mean quality scores from the Mobile App Rating Scale ranged from 1.5 to 4.4 (out of 5.0). Between 20% (10/49) and 22% (11/49) of apps involved clinicians, consumers, or both in their development, and 20% (10/49) had published literature related to the development or use of the app in clinical scenarios. Although 71% (35/49) had data sharing features, only 5 apps enabled client-clinician communication through the app. Conclusions: The overall quality of mobile apps that are currently available for monitoring pain intensity is acceptable. Presently, mobile apps for remote pain monitoring lack functionality for clinicians to view data between consults. Both users and clinicians should be aware of the limitations of these apps and make informed choices in using or recommending apps that best suit the clinical need.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».