Mobile Apps for the Care Management of Chronic Kidney and End-Stage Renal Diseases: Systematic Search in App Stores and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous free and low-cost mobile apps for the care management of kidney disease have become available in recent years. Although these appear to be promising tools, they have not been evaluated comparatively based on standard mobile app metrics, and thus, limited evidence is available regarding their efficacy. This study systematically cataloged and assessed mobile apps designed to assist medication compliance and nutrition tracking that are useful to the chronic kidney disease (CKD) and the end-stage renal disease (ESRD) patients who are on dialysis. OBJECTIVE: The objective of this study was to comprehensively evaluate mobile apps used for medication compliance and nutrition tracking for possible use by CKD and ESRD patients. METHODS: A systematic review framework was applied to the search, screening, and assessment of apps identified and downloaded from the iOS and Android app stores. We selected apps using 13 relevant search terms, narrowed down based on a set of inclusion and exclusion criteria, and then used the Mobile App Rating Scale (MARS), a widely adopted app evaluation tool to assess the effectiveness of apps. The internal consistency and interrater reliability were tested using Cronbach alpha and interclass correlation coefficients (ICCs), respectively. RESULTS: The MARS total score had excellent internal consistency (Cronbach alpha=.90) and a moderate level of interrater reliability (2-way mixed ICC 0.65). Overall, 11 out of the 12 reviewed apps met the minimum acceptable score of 3.0 in MARS rating. The 3 apps with the highest combined scores were My Kidneys, My Health Handbook (MARS=4.68); My Food Coach (MARS=4.48); and National Kidney Foundation Malaysia (MARS=4.20). The study identified 2 general weaknesses in the existing apps: the apps fell short of accommodating advanced interactive features such as providing motivational feedback and promoting family member and caregiver participations in the app utilization. CONCLUSIONS: The MARS rating system performed well in the app evaluation. The 3 highest ranked apps scored consistently high across the 5 dimensions specified in MARS. These apps were developed in collaboration with reputable organizations and field experts, demonstrating the importance of expert guidance in developing medical apps.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».