Quality of Blood Pressure Tracking Apps for the iPhone: Content Analysis and Evaluation of Adherence With Home Blood Pressure Measurement Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blood pressure (BP) tracking apps may aid in hypertension (HTN) self-management, but app quality may be problematic. OBJECTIVE: This study aimed to develop a content-dependent rating system for BP tracking apps and systematically evaluate BP tracking features, content-independent quality, functional characteristics, and educational comprehensiveness of English language iPhone apps developed with the primary purpose of tracking a consumer's BP measurements. METHODS: We created a 28-item checklist reflecting overall app quality and a simplified 2-item checklist to assess adherence with home BP monitoring best practices. Apps with educational information were evaluated for comprehensiveness on a 7-point scale and for consistency with evidence-based guidelines. Higher scores represent better quality and comprehensiveness. We searched the Canadian App Store on June 28, 2016, using the keywords hypertension and blood pressure. A total of 2 reviewers independently assessed apps according to the standardized template. We determined if paid apps, educational apps, or those rated ≥4 stars were of higher quality. RESULTS: Of the 948 apps screened, 62 met the inclusion criteria. The mean overall quality score was 12.2 (SD 4.6, out of 28) and 6 apps (10%, 6/62) met the home BP monitoring best practice criteria. In all, 12 apps contained educational content (mean comprehensiveness 2.4, SD 1.6 out of 14), most commonly, background information on HTN. Apps with educational content (mean 15.1, SD 3.8 vs 11.8, SD 4.8; P=.03) or a ≥4 star rating (median 19, interquartile range [IQR] 15-20, vs 12, IQR 9-15; P=.02) had higher overall quality. CONCLUSIONS: The BP tracking apps reviewed had variable quality and few met the home BP monitoring best practice criteria. When deciding to recommend a specific BP tracking app, we suggest clinicians should evaluate whether the app allows input of duplicate BP readings in the morning and evening for at least seven days and presents the mean BP value for user-specified dates. Greater attention to home BP measurement best practices is required during app development.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».