Measuring the Quality of Mobile Apps for the Management of Pain: Systematic Search and Evaluation Using the Mobile App Rating Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is a major health issue requiring an approach that not only considers medication, but also many other factors included in the biopsychosocial model of pain. New technologies, such as mobile apps, are tools to address these factors, although in many cases they lack proven quality or are not based on scientific evidence, so it is necessary to review and measure their quality. OBJECTIVE: The aim is to evaluate and measure the quality of mobile apps for the management of pain using the Mobile App Rating Scale (MARS). METHODS: This study included 18 pain-related mobile apps from the App Store and Play Store. The MARS was administered to measure their quality. We list the scores (of each section and the final score) of every app and we report the mean score (and standard deviation) for an overall vision of the quality of the pain-related apps. We compare the section scores between the groups defined according to the tertiles via analysis of variance (ANOVA) or Kruskal-Wallis test, depending on the normality of the distribution (Shapiro-Wilk test). RESULTS: The global quality ranged from 1.74 (worst app) to 4.35 (best app). Overall, the 18 apps obtained a mean score of 3.17 (SD 0.75). The best-rated sections were functionality (mean 3.92, SD 0.72), esthetics (mean 3.29, SD 1.05), and engagement (mean 2.87, SD 1.14), whereas the worst rated were app specific (mean 2.48, SD 1.00), information (mean 2.52, SD 0.82), and app subjective quality (mean 2.68, SD 1.22). The main differences between tertiles were found on app subjective quality, engagement, esthetics, and app specific. CONCLUSIONS: Current pain-related apps are of a certain quality mainly regarding their technical aspects, although they fail to offer information and have an impact on the user. Most apps are not based on scientific evidence, have not been rigorously tested, and the confidentiality of the information collected is not guaranteed. Future apps would need to improve these aspects and exploit the capabilities of current devices.
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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 | 0,039 | 0,000 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».