An Evaluation of Mobile Health Application Tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid growth in the number of mobile health applications could have profound significance in the prevention of disease or in the treatment of patients with chronic disease such as diabetes. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe the characteristics of the most common mobile health care applications available in the Apple iTunes marketplace. METHODS: We undertook a descriptive analysis of a sample of applications in the "health and wellness" category of the Apple iTunes Store. We characterized each application in terms of its health factor and primary method of user engagement. The main outcome measures of the analysis were price, health factors, and methods of user engagement. RESULTS: Among the 400 applications that met the inclusion criteria, the mean price of the most frequently downloaded paid applications was US $2.24 (SD $1.30), and the mean price of the most currently available paid applications was US $2.27 (SD $1.60). Fitness/training applications were the most popular (43.5%, 174/400). The next two most common categories were health resource (15.0%, 60/400) and diet/caloric intake (14.3%, 57/400). Applications in the health resource category constituted 5.5% (22/400) of the applications reviewed. Self-monitoring was the most common primary user engagement method (74.8%, 299/400). A total of 20.8% (83/400) of the applications used two or more user engagement approaches, with self-monitoring and progress tracking being the most frequent. CONCLUSIONS: Most of the popular mobile health applications focus on fitness and self-monitoring. The approaches to user engagement utilized by these applications are limited and present an opportunity to improve the effectiveness of the technology.
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.
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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle