Quality of Deaf and Hard-of-Hearing Mobile Apps: Evaluation Using the Mobile App Rating Scale (MARS) With Additional Criteria From a Content Expert
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The spread of technology and dissemination of knowledge across the World Wide Web has prompted the development of apps for American Sign Language (ASL) translation, interpretation, and syntax recognition. There is limited literature regarding the quality, effectiveness, and appropriateness of mobile health (mHealth) apps for the deaf and hard-of-hearing (DHOH) that pose to aid the DHOH in their everyday communication and activities. Other than the star-rating system with minimal comments regarding quality, the evaluation metrics used to rate mobile apps are commonly subjective. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the quality and effectiveness of DHOH apps using a standardized scale. In addition, it also aimed to identify content-specific criteria to improve the evaluation process by using a content expert, and to use the content expert to more accurately evaluate apps and features supporting the DHOH. METHODS: A list of potential apps for evaluation was generated after a preliminary screening for apps related to the DHOH. Inclusion and exclusion criteria were developed to refine the master list of apps. The study modified a standardized rating scale with additional content-specific criteria applicable to the DHOH population for app evaluation. This was accomplished by including a DHOH content expert in the design of content-specific criteria. RESULTS: The results indicate a clear distinction in Mobile App Rating Scale (MARS) scores among apps within the study's three app categories: ASL translators (highest score=3.72), speech-to-text (highest score=3.6), and hard-of-hearing assistants (highest score=3.90). Of the 217 apps obtained from the search criteria, 21 apps met the inclusion and exclusion criteria. Furthermore, the limited consideration for measures specific to the target population along with a high app turnover rate suggests opportunities for improved app effectiveness and evaluation. CONCLUSIONS: As more mHealth apps enter the market for the DHOH population, more criteria-based evaluation is needed to ensure the safety and appropriateness of the apps for the intended users. Evaluation of population-specific mHealth apps can benefit from content-specific measurement criteria developed by a content expert in the field.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».