Endometriosis Support and Development of Digital Technology–Based Interventions: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endometriosis is a chronic disease that affects 1 in 10 women worldwide. The disease affects patients' daily life at physical, psychological, and social levels. In recent years, the management of this disease has evolved, thanks in particular to the emergence of digital technologies and associated interventions. However, despite their growing use, there seems to be no systematic review of their development, design, and efficacy. OBJECTIVE: A systematic review was conducted with the aim of characterizing the development process, design, and effectiveness of interventions using a digital tool for endometriosis. METHODS: A total of 7 databases (MEDLINE, APA PsycArticles, Academic Search Premier, Psychology and Behavioral Sciences Collection, APA PsycInfo, SocINDEX, and SPORTDiscus) were searched to identify relevant articles published between 2010 and 2024. The articles selected were analyzed using a methodological framework specific to the development of digital health interventions (Design and Evaluation of Digital Health Interventions [DEDHI]), consisting of 4 phases: preparation (phase 1, specific to application development), optimization (phase 2, dedicated to identifying the best intervention configurations), evaluation (phase 3, aiming to confirm the effectiveness of the intervention), and implementation (phase 4, implementing and updating the intervention on a large scale). RESULTS: A selection of 10 articles was made from the 381 studies retrieved from the databases. Among these 10 studies, 6 distinct digital health interventions were identified. The interventions based on digital devices produced physical and psychological benefits. Analysis using the DEDHI framework showed (1) a disparity in the responses to the different phases (ie, 9/10, 90% of studies responding to phase 1; 3/10, 30% to phase 2; 4/10, 40% to phase 3; and 2/10, 20% to phase 4) and (2) a variability in the completion of the evaluation criteria ranging from 10% (1/10) to 80% (8/10) in phase 1, 0% (0/13) to 77% (10/13) in phase 2, 0% (0/10) to 80% (8/10) in phase 3, and finally 0% (0/13) to 77% (10/13) in phase 4. The objectives of these digital interventions were to support pain management (5/6, 83%), to provide information about the disease and strategies for managing it (4/6, 67%), and to provide psychosocial support (2/6, 33%). CONCLUSIONS: This systematic review highlights an emerging literature, limited regarding the use of digital technology in the management of endometriosis, and heterogeneous concerning the methodologies used. This variability limits the generalizability of the results and requires a nuanced interpretation of the available data. However, the results of this review have demonstrated the value of digital technology-based interventions to support endometriosis, while highlighting the importance of a methodological framework to structure their development to optimize patient support.
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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 | 0,012 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».