Patients’ Perceptions of mHealth Apps: Meta-Ethnographic Review of Qualitative Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile phones and tablets are being increasingly integrated into the daily lives of many people worldwide. Mobile health (mHealth) apps have promising possibilities for optimizing health systems, improving care and health, and reducing health disparities. However, health care apps often seem to be underused after being downloaded. OBJECTIVE: The aim of this paper is to reach a better understanding of people's perceptions, beliefs, and experience of mHealth apps as well as to determine how highly they appreciate these tools. METHODS: A systematic review was carried out on qualitative studies published in English, on patients' perception of mHealth apps between January 2013 and June 2018. Data extracted from these articles were synthesized using a meta-ethnographic approach and an interpretative method. RESULTS: A total of 356 articles were selected for screening, and 43 of them met the inclusion criteria. Most of the articles included populations inhabiting developed countries and were published during the last 2 years, and most of the apps on which they focused were designed to help patients with chronic diseases. In this review, we present the strengths and weaknesses of using mHealth apps from the patients' point of view. The strengths can be categorized into two main aspects: engaging patients in their own health care and increasing patient empowerment. The weaknesses pointed out by the participants focus on four main topics: trustworthiness, appropriateness, personalization, and accessibility of these tools. CONCLUSIONS: Although many of the patients included in the studies reviewed considered mHealth apps as a useful complementary tool, some major problems arise in their optimal use, including the need for more closely tailored designs, the cost of these apps, the validity of the information delivered, and security and privacy issues. Many of these issues could be resolved with more support from health providers. In addition, it would be worth developing standards to ensure that these apps provide patients accurate evidence-based information.
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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 | 0,055 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».