Suicide Prevention Mobile Apps: Descriptive Analysis of Apps from the Most Popular Virtual Stores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Provision of follow-up and care during treatment of people with suicidal intentions is a challenge for health professionals and experts in information and communications technology (ICT). Therefore, health professionals and ICT experts are making efforts to carry out these activities in collaboration by using mobile apps as a technological resource. OBJECTIVE: This study aimed to descriptively analyze mobile apps aimed at suicide prevention and to determine relevant factors in their design and development. In addition, it sought to analyze their impact on the support of treatment for patients at risk for suicide. METHODS: We considered 20 apps previously listed in the article "Mobile Apps for Suicide Prevention: Review of Virtual Stores and Literature" (de la Torre et al, JMIR mHealth uHealth 2017;5[10]:e130). To find the apps in this list, the most popular app stores (Android and iOS) were searched using the keyword "suicide prevention." The research focused on publicly available app information: language, platform, and user ratings. The results obtained were statistically evaluated using 16 parameters that establish various factors that may affect the choice of the user, and the consequent support that the app can offer to a person at risk for suicide. RESULTS: Of the 20 mobile apps, 4 no longer appeared in the app stores and were therefore excluded. Analysis of the remaining 16 apps sampled showed the following: (1) a high percentage of the apps analyzed in the study (n=13, 82%) are provided in English language; (2) the sampled apps were last updated in 2017, when only 45% of them were updated, but the constant and progressive update of treatments should be reflected in the apps; and (3) the technical quality of these apps cannot be determined on the basis of the distribution of scores, because their popularity indices can be subjective (according to the users). User preference for a particular operating system would require further, more specific research, including study of the differences in the technical and usability aspects between both platforms and the design of medical apps. CONCLUSIONS: Although there are positive approaches to the use of apps for suicide prevention and follow-up, the technical and human aspects are yet to be explored and defined. For example, the design and development of apps that support suicide prevention should be strongly supported by health personnel to humanize these apps, so that the effectiveness of the treatments supported by them can be improved.
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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».