The Place of Mobile Health in the Health Sector, Barriers and Opportunities, Integrated Technologies and Usage Areas Affecting the Development of Mobile Health: A Review of the Literature in All Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Mobile health (m-Health) is a crucial component of electronic health, and eHealth involves utilizing the possibilities provided by information and communication technologies to enhance the diagnosis, treatment, and accessibility of healthcare services, aiming to deliver high-quality, efficient, and effective healthcare to all stakeholders in the healthcare sector. Mobile health specifically refers to the provision of healthcare services using mobile technologies and communication tools such as mobile phones, patient monitoring devices, and personal digital assistants. With the increasing adoption of mobile technologies, mobile health is gaining greater importance within healthcare systems. Mobile applications are utilized in various domains such as disease prevention, reduction of risk factors, promotion of physical activity and quality of life, as well as diagnosis, treatment, feedback, and monitoring. In our research, we accessed over 600 documents via Google Scholar and 916 documents via Web of Science using the keywords "Health Sector Mobile Technology." We evaluated and synthesized the findings within the framework of topic headings identified by researchers, encompassing research and review articles included in Web of Science. Our study primarily involves document analysis, focusing on the potential transformation of healthcare service delivery globally through the use of mobile and wireless technologies to achieve health goals worldwide. The literature review identified 15 distinct areas where the healthcare sector, health research, and mobile technology can be grouped under the umbrella of mobile health research. Each topic was evaluated with regard to its scope and application areas in the literature.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».