A Neurosurgeon's Guide to Mobile Health Application Development With a Case Study for Cervical Myelopathy
Notice bibliographique
Résumé
The integration of mobile health (mHealth) technologies is transforming neurosurgery. Despite its potential, many uses remain unrealized due to the unique challenges and complexity of developing mHealth technology. While neurosurgeons bring invaluable clinical expertise and an understanding of patient needs, the technical intricacies of application development often require collaboration with developers and computer scientists, a process that can feel unfamiliar and difficult to navigate. The aim of this article was to demystify mHealth development by providing a guide for neurosurgeons seeking to develop disease-specific mHealth applications. We outline this process using the development of SynapTrack, an mHealth tool designed to provide objective assessments of degenerative cervical myelopathy, a chronic condition caused by symptomatic compression of the cervical spinal cord. This article offers neurosurgeons concrete guidance on navigating key considerations such as design decisions, algorithm integration, database architecture, and data security. By grounding these insights with SynapTrack, this guide offers a transparent view into the development process and provides a practical framework that can be adapted to the development of other mHealth tools. The aim of this work was to foster interdisciplinary collaboration and enable neurosurgeons to develop mHealth applications tailored to the specific needs of their specialty.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,013 |
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 ».