Analysis of Secure Apps for Daily Clinical Use by German Orthopedic Surgeons: Searching for the "Needle in a Haystack"
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is undeniable that appropriate smartphone apps offer enormous opportunities for dealing with future challenges in orthopedic surgery and public health, in general. However, it is still unclear how the apps currently available in the two major app stores can be used in daily clinical routine by German orthopedic surgeons. OBJECTIVE: This study aimed to gain evidence regarding the quantity and quality of apps available in the two major app stores and their suitability for use by orthopedic surgeons in Germany. METHODS: We conducted a systematic, keyword-based app store screening to obtain evidence concerning the quantity and quality of commercially available apps. Apps that met the inclusion criteria were evaluated using the app synopsis-checklist for users and the German Mobile App Rating Scale for secure use, trustworthiness, and quality. RESULTS: The investigation revealed serious shortcomings regarding legal and medical aspects. Furthermore, most apps turned out to be useless and unsuitable for the clinical field of application (4242/4249, 99.84%). Finally, 7 trustworthy and high-quality apps (7/4249, 0.16%) offering secure usage in the daily clinical routine of orthopedists were identified. These apps mainly focused on education (5/7). None of them were CE (Conformité Européenne) certified. Moreover, there are no studies providing evidence that these apps have any positive use whatsoever. CONCLUSIONS: The data obtained in our study suggest that the number of trustworthy and high-quality apps on offer is extremely low. Nowadays, finding appropriate apps in the fast-moving, complex, dynamic, and rudimentarily controlled app stores is most challenging. Promising approaches, for example, systematic app store screenings, app-rating developments, reviews or app libraries, and the creation of consistent standards have been established. However, further efforts are necessary to ensure that these innovative mobile health apps not only provide the correct information but are also safe to use in daily clinical practice.
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 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 | 0,018 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».