Mobile Apps for Blood Pressure Monitoring: Systematic Search in App Stores and Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using a mobile app for self-management could make it easier for patients to get insight into their blood pressure patterns. However, little is known about the availability, quality, and features of mobile apps targeting blood pressure. OBJECTIVE: The goal of the research was to determine the availability, functionality, and quality of mobile apps that could be used for blood pressure monitoring purposes. METHODS: A systematic app search was performed based on the standards for systematic reviews. We searched the Dutch official app stores for Android and iOS platforms using predefined keywords and included all English and Dutch mobile apps targeting blood pressure. Two independent assessors determined eligibility and quality of the apps using the 5-point Mobile App Rating Scale (MARS). Quality scores of the apps with and without 17 a priori selected characteristics were compared using independent sample t tests. RESULTS: A total of 184 apps (104 Android, 80 iOS) met the inclusion criteria. The mean overall MARS score was 2.63 (95% CI 2.55-2.71) for Android and 2.64 (95% CI 2.56-2.71) for iOS. The apps Bloeddruk (4.1) and AMICOMED BP (3.6) had the highest quality scores on the Android and iOS platforms, respectively. Of the app characteristics recorded, only pricing, in-app advertisements, and local data storage were not associated with the quality scores. In only 3.8% (7/184) of the apps, involvement of medical experts in its development was mentioned, whereas none of the apps was formally evaluated with results published in a peer-reviewed journal. CONCLUSIONS: This study provides an overview of the best apps currently available in the app stores and important key features for self-management that can be used by health care providers and patients with hypertension to identify a suitable app targeting blood pressure monitoring. However, the majority of the apps targeting blood pressure monitoring were of poor quality. Therefore, it is important to involve medical experts in the developmental stage of health-related mobile apps to improve the quality of these apps.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».