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Enregistrement W1861527463 · doi:10.2196/mhealth.3986

Popular Glucose Tracking Apps and Use of mHealth by Latinos With Diabetes: Review

2015· review· en· W1861527463 sur OpenAlexvenueno aff
John Patrick Williams, Dirk G. Schroeder

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthDiabetes mellitusMedicinePopulationGerontologyDiseaseEnvironmental healthPsychological interventionInternal medicineNursingEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus in the United States is an increasingly common chronic disease, costing hundreds of billions of dollars and contributing to hundreds of thousands of deaths each year. The prevalence of diabetes is over 50% higher in Latinos than in the general population, and this group also suffers from higher rates of complications and diabetes-related mortality than NHWs. mHealth is a promising new treatment modality for diabetes, though few smartphone apps have been designed specifically for Latinos. OBJECTIVE: The objectives of our study were: (1) to identify the most common features of the most popular diabetes apps and consider how such features may be improved to meet the needs of Latinos; (2) to determine the use of diabetes apps among a sample of online Hispanics in the US. METHODS: Our study consisted of two parts. First, 20 of the most popular diabetes apps were reviewed in order to ascertain the most prevalent features and functionalities. Second, an online survey was fielded through a popular health website for Latinos (HolaDoctor) inquiring about respondents' use of diabetes apps. RESULTS: Approximately one-third of apps reviewed were available in Spanish. The most common features were blood glucose recording/annotation and activity logs. The majority of apps permitted exportation of data via e-mail but only a third enabled uploading to an online account. Twenty percent of apps reviewed could connect directly with a glucometer, and 30% had reminder functionalities prompting patients to take medications or check blood glucose levels. Over 1600 online surveys were completed during the second half of April 2014. More than 90% of respondents were from the United States, including Puerto Rico. The majority of respondents used a device running on an Android platform while only a quarter used an iPhone. Use of diabetes apps was approximately 3% among diabetic respondents and 3.6% among diabetic respondents who also had a smartphone. Among app users, blood glucose and medication diaries were the most frequently used functionalities while hemoglobin A1c and insulin diaries were the least used. A significant majority of app users did not share their progress on social media though many of these were willing to share it with their doctor. CONCLUSIONS: Latino diabetics have unique needs and this should be reflected in diabetes apps designed for this population. Existing research as well as our survey results suggest that many Latinos do not possess the prerequisite diabetes knowledge or self-awareness to fully benefit from the most prevalent functionalities offered by the most popular diabetes apps. We recommend developers incorporate more basic features such as diabetes education, reminders to check blood glucose levels or take medications, Spanish language interfaces, and glucometer connectivities, which are relatively underrepresented in the most popular diabetes apps currently available in Spanish.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,295 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations56
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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