The German Version of the Mobile App Rating Scale (MARS-G): Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of mobile health apps (MHAs), which are developed to promote healthy behaviors, prevent disease onset, manage and cure diseases, or assist with rehabilitation measures, has exploded. App store star ratings and descriptions usually provide insufficient or even false information about app quality, although they are popular among end users. A rigorous systematic approach to establish and evaluate the quality of MHAs is urgently needed. The Mobile App Rating Scale (MARS) is an assessment tool that facilitates the objective and systematic evaluation of the quality of MHAs. However, a German MARS is currently not available. OBJECTIVE: The aim of this study was to translate and validate a German version of the MARS (MARS-G). METHODS: The original 19-item MARS was forward and backward translated twice, and the MARS-G was created. App description items were extended, and 104 MHAs were rated twice by eight independent bilingual researchers, using the MARS-G and MARS. The internal consistency, validity, and reliability of both scales were assessed. Mokken scale analysis was used to investigate the scalability of the overall scores. RESULTS: The retranslated scale showed excellent alignment with the original MARS. Additionally, the properties of the MARS-G were comparable to those of the original MARS. The internal consistency was good for all subscales (ie, omega ranged from 0.72 to 0.91). The correlation coefficients (r) between the dimensions of the MARS-G and MARS ranged from 0.93 to 0.98. The scalability of the MARS (H=0.50) and MARS-G (H=0.48) were good. CONCLUSIONS: The MARS-G is a reliable and valid tool for experts and stakeholders to assess the quality of health apps in German-speaking populations. The overall score is a reliable quality indicator. However, further studies are needed to assess the factorial structure of the MARS and MARS-G.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».