Assessing the Medication Adherence App Marketplace From the Health Professional and Consumer Vantage Points
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonadherence produces considerable health consequences and economic burden to patients and payers. One approach to improve medication nonadherence that has gained interest in recent years is the use of smartphone adherence apps. The development of smartphone adherence apps has increased rapidly since 2012; however, literature evaluating the clinical app and effectiveness of smartphone adherence apps to improve medication adherence is generally lacking. OBJECTIVE: The aims of this study were to (1) provide an updated evaluation and comparison of medication adherence apps in the marketplace by assessing the features, functionality, and health literacy (HL) of the highest-ranking adherence apps and (2) indirectly measure the validity of our rating methodology by determining the relationship between our app evaluations and Web-based consumer ratings. METHODS: Two independent reviewers assessed the features and functionality using a 4-domain rating tool of all adherence apps identified based on developer claims. The same reviewers downloaded and tested the 100 highest-ranking apps including an additional domain for assessment of HL. Pearson product correlations were estimated between the consumer ratings and our domain and total scores. RESULTS: A total of 824 adherence apps were identified; of these, 645 unique apps were evaluated after applying exclusion criteria. The median initial score based on descriptions was 14 (max of 68; range 0-60). As a result, 100 of the highest-scoring unique apps underwent user testing. The median overall user-tested score was 31.5 (max of 73; range 0-60). The majority of the user tested the adherence apps that underwent user testing reported a consumer rating score in their respective online marketplace. The mean consumer rating was 3.93 (SD 0.84). The total user-tested score was positively correlated with consumer ratings (r=.1969, P=.04). CONCLUSIONS: More adherence apps are available in the Web-based marketplace, and the quality of these apps varies considerably. Consumer ratings are positively but weakly correlated with user-testing scores suggesting that our rating tool has some validity but that consumers and clinicians may assess adherence app quality differently.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».