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Enregistrement W4407718133 · doi:10.1177/08445621241312394

Systematic Search and Evaluation of mobile Apps for Wound Care Available in French-Language in Canada

2025· review· en· W4407718133 sur OpenAlexafffundvenueabout
Julie Gagnon, Julie Chartrand, Sebastian Probst, Éric Maillet, Emily Reynolds, Valérie Chaplain, Heidi St-Jean, Raphaelle East, Michelle Lalonde

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortUniversité LavalMontfort HospitalUniversité de SherbrookeChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversité du Québec à RimouskiUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésHealth careWound careBest practiceMobile appsDirectorySocial mediaMedicineDigital healthMobile deviceInternet privacyNursingComputer scienceWorld Wide WebPolitical scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Wounds are a significant national health concern, impacting individuals, healthcare systems, and the environment. Despite efforts by organizations to promote evidence-based practices, gaps persist between theory and nurse practice in wound care. Mobile apps show promises in enhancing wound care delivery, but their rapid evolution, including adaptations into different languages such as French, raises concerns about reliability and regulation. Evaluating these apps is crucial for ensuring patient safety and effective wound management. Purpose To review and assess mobile wound care apps available in French for healthcare providers in Canada. Methods A systematic search was conducted across the literature and the two main Canadian online app stores (App Store and Google Play). The included mobile apps underwent quality evaluation using the user version of the Mobile Application Rating Scale (uMARS). Results The initial search retrieved 1,550 apps, of which 260 were screened and 5 included. Included apps were from France and were available on both stores. These apps varied in features, including wound dressing directory ( n = 3), best practices reminders ( n = 2), photography management and digital wound tracking ( n = 1), and total body surface area calculator ( n = 1). Evaluation using uMARS indicated total averages range from 3.52/5 to 4.10/5. The results offer scant insight into the design and evaluation of the apps included. Conclusions The study highlights the need for development and validation of a French wound care app tailored to Canadian healthcare contexts and best practice recommendations, emphasizing collaboration among nurses and stakeholders in technology enhancement for the benefit of Canadians’ health.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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 enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0250,023
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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