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Enregistrement W2800429886 · doi:10.2196/10394

Relevance of Trust Marks and CE Labels in German-Language Store Descriptions of Health Apps: Analysis

2018· article· en· W2800429886 sur OpenAlexvenueno aff
Urs‐Vito Albrecht, Uta Hillebrand, Ute von Jan

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanWorld Wide WebDirectoryApp storeComputer scienceMetadataInternet privacyRelevance (law)Context (archaeology)Quality (philosophy)VendorBusinessMarketingLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In addition to mandatory CE marking ("CE" representing Conformité Européenne, with the CE marking being a symbol of free marketability in the European Economic Area) for medical devices, there are various seals, initiatives, action groups, etc, in the health app context. However, whether manufacturers use them to distinguish their apps and attach relevance to them is unclear. OBJECTIVE: The objective was to take a snapshot of quality seals, regulatory marks, and other orientation aids available on the German app market and to determine whether manufacturers deem such labels relevant enough to apply them to their apps, namely as reflected by mentions in app description texts in a typical app store (ie, Apple's App Store). METHODS: A full survey of the metadata of 103,046 apps from Apple's German App Store in the Medicine and Health & Fitness categories was carried out. For apps with German-language store descriptions (N=8767), these were automatically searched for the occurrence of relevant keywords and validated manually (N=41). In addition, the websites of various app seal providers were checked for assigned seals. RESULTS: Few manufacturers referenced seals in the descriptions (5/41), although this would have been expected more often based on the seals we were able to identify from the seal providers' Web pages, and there were 34 of 41 that mentioned CE status in the descriptions. Two apps referenced an app directory curated by experts; however, this is not an alternative to CE marks and seals of approval. CONCLUSIONS: Currently, quality seals seem to be irrelevant for manufacturers. In line with regulatory requirements, mentions of medical device status are more frequent; however, neither characteristic is effective for identifying high-quality apps. To improve this situation, a possibly legally obligatory, standardized reporting system should be implemented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,410 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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