Evaluation of mHealth Interventions in Wound Care: A Systematic Review Highlighting the Involvement of Informal Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Contemporary wound care (WC) complexities strain healthcare systems and challenge informal caregivers (ICs), especially in home settings. Mobile health applications (mHealth apps) offer real-time solutions, and telemedicine's rise emphasizes its potential to address these challenges. The aim of this study was to systematically evaluate and synthesize existing literature on mHealth app interventions for WC, with a specific emphasis on understanding the involvement, impact, and contributions of ICs in these interventions.Material and Methods: This study followed the PRISMA guidelines for systematic reviews. Articles were sourced from three databases (PubMed, Cochrane Library, and CINAHL), focusing on WC via mHealth with IC involvement. Quality assessment tools, including the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane Collaboration tool, were used to ensure high research standards.Results: Upon meticulous examination of the articles, a mere six accurately aligned with the primary objectives of the research. Modern strides in healthcare technology have undeniably augmented both patient care and education. Several studies from different nations have delved into various wound categories, including pressure ulcers, diabetic foot ulcers, surgical wounds, and burns. The participant count in these scholarly investigations fluctuated between 15 and 70. Remarkably, among these six, only a single study concentrated on ICs.Conclusion: Wound management requires an integrated technology, education, and IC training approach. Our review suggests that research on mHealth app interventions for ICs in WC needs to be more represented in global literature. Given this gap, we advocate for enhanced joint efforts to ensure that WC advances with digital healthcare without overlooking the IC population.
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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 | 0,030 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 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 ».