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Enregistrement W2911073902 · doi:10.2196/12573

The Characteristics and Quality of Mobile Phone Apps Targeted at Men Who Have Sex With Men in China: A Window of Opportunity for Health Information Dissemination?

2019· article· en· W2911073902 sur OpenAlexvenueno aff
Guoli Yang, Jian Long, Dan Luo, Shuiyuan Xiao, Atipatsa Chiwanda Kaminga

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMen who have sex with menMobile phoneInternet privacymHealthPhoneChinaMobile appsQuality (philosophy)Mobile technologyPsychologyComputer scienceAdvertisingMedicineMobile deviceWorld Wide WebBusinessTelecommunicationsHuman immunodeficiency virus (HIV)Psychological interventionFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A number of mobile phone apps has been developed specifically for men who have sex with men (MSM). We will call these mobile phone apps MSM apps for simplicity. At present, the characteristics and quality and purpose of these MSM apps are unclear. OBJECTIVE: The aim of this study was to objectively and comprehensively evaluate the characteristics and quality of the MSM apps to assess whether they disseminated health information among the MSM in China. METHODS: We searched 2 dominant mobile phone app stores (Apple Store and Android Market) to obtain MSM apps using the keywords MSM, gay, lesbian, gay, bisexual, and transgender (LGBT), ,,,,, and . Apps were excluded if they did not have a Chinese language interface or if their target population was not MSM. Basic information about the eligible apps for this study, such as app name, app store category, and date of last update was gathered from the specified app stores. The quality of apps was rated by 2 independent raters using Mobile App Rating Scale (MARS). The intraclass correlation coefficient (ICC) between raters was computed as a measure for interrater reliability of the MARS. All analyses were conducted using SPSS version 20.0 (SPSS Inc). RESULTS: A total of 575 apps were reviewed between September 15, 2018 and September 30, 2018, out of which, 532 apps were excluded. Finally, 43 apps were included. Of the 43 apps, 16 were from the Apple Store, 10 were from Android Market, and 17 were available in both app stores. In addition, 39 out of 43 apps were for social and sexual networking, whereas 10 contained sexual health information, for example, HIV/sexually transmitted diseases knowledge, HIV test, and condom use. The average rating was 4 stars. The number of downloads for 21 apps exceeded 10,000. A total of 31 apps had acceptable quality (as defined by a MARS score of >3), with functionality as the highest scoring domain, followed by information quality, esthetics, and engagement. Interrater reliability was excellent for the overall mean app quality scores (ICC=.946; 95% CI 0.904-0.970) and the subjective quality scores (ICC=.910; 95% CI 0.841-0.950). CONCLUSIONS: By reviewing the available apps, we found that MSM apps are popular. The majority of MSM apps are for dating, whereas few of them contain HIV prevention and health information. The overall quality of the apps is acceptable. The utilization of mobile phone technologies is a promising way for delivering HIV prevention messages to MSM. We recommend that researchers and app developers should work together to disseminate health information for MSM via mobile technologies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,390 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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