The Influence of Health Technologies in Managing Chronic Illness: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This research aims to find the influence of health technologies in managing chronic illness through a systematic review. Method : structured around a comprehensive systematic review, aiming to gather, assess, and synthesize empirical data on the impact of health technologies on chronic disorder management. Utilizing databases such as PubMed, Medline, Scopus, Google Scholar, and Web of Science, a meticulous search strategy was crafted using relevant keywords and Medical Subject Headings (MeSH) terms. To ensure inclusivity, manual searches of reference lists were also performed. The review was confined to English-language articles published between 2013 and 2023.Result: Health technologies, including mobile applications, telemedicine, and artificial intelligence, were found to have a significant positive impact on the self-management and monitoring of chronic conditions. Patients reported enhanced convenience, a sense of control over their health, and identifying early signs of exacerbation in chronic illnesses, hence facilitating proactive healthcare and mitigating the need for hospital admissions.Conclusion: Healthcare organizations aiming to adopt or improve the utilization of health technology for managing chronic illnesses should give priority to user-centered design and data protection. Adapting digital solutions to be user-friendly and easily available to individuals of all ages and technological abilities is of utmost importance.
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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 | 0,022 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».