Insights from user reviews to improve mental health apps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mental health applications hold great promise as interventions for addressing common mental issues. Although many people with mental health issues use mobile app interventions, their adherence level remains low. Low engagement affects the effectiveness of mobile interventions. However, there is still a dearth of research to explain the reasons for low engagement. User experience and usability are two factors that determine the adoption and usage of apps. Analyzing user reviews of mobile apps for mental health issues reveals user experience and what features users liked and disliked in the apps and hence informs future app design and refinements. This research aims to analyze user reviews of publicly available mental health applications to uncover their strengths, weaknesses, and gaps, hence revealing why users are likely to cease using these applications. We mined reviews of 106 mental health apps retrieved from Apple's App Store and Google Play and employed thematic analysis on 13,549 reviews. The review analysis shows that users placed more emphasis on the user interface and the user-friendliness of the app. Users also appreciated apps that present them with a variety of options, functionalities, and content that they can choose. Again, apps that offer adaptive functionalities that allow users to adapt some app features also received high ratings. In contrast, poor usability emerged as the most common reason for abandoning mental health apps. Other pitfalls include lack of a content variety, lack of personalization, lack of customer service and trust, and security and privacy issues.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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 découle