The Influence of App Health Detection Early Diagnosis on the Quality of Life of the Elderly at Risk of Infectious Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type II diabetes mellitus in the elderly requires long-term management with optimal family support. Mobile health (mHealth) technology offers a promising intervention to improve patients’ quality of life. Objective: To evaluate the effectiveness of mHealth applications in improving quality of life among elderly patients with type II diabetes mellitus through a systematic literature review. Methods: A systematic literature review was conducted using the PRISMA approach and the PICO framework. Literature searches were performed in Google Scholar, PubMed, Alberta Health Services, and Wiley Online Library using keywords related to mHealth, quality of life, and type II diabetes mellitus. Articles were screened based on predetermined inclusion and exclusion criteria. Results: From 12 analyzed studies, mHealth application use for ≥3 months with active participation showed a significant improvement in quality of life compared to control groups. Early Detection Applications also had a positive impact on quality of life among elderly individuals at risk of type II diabetes mellitus. Conclusion: Implementation of mHealth applications focusing on lifestyle modifications effectively enhances quality of life in elderly patients with type II diabetes mellitus, supporting the use of technology-based interventions for chronic disease management..
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».