Content Analysis of Apps for Growth Monitoring and Growth Hormone Treatment: Systematic Search in the Android App Store
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of mobile apps for health is growing. This rapid growth in the number of health apps can make it hard to assess their quality and features. The increased demand for and availability of mobile health apps highlights the importance of regular publication of reviews to identify potential areas of unmet needs and concern. The focus of this review is mobile apps for monitoring growth for health care professionals, caregivers, and patients. Monitoring growth as a part of healthy physical development is important across different periods of childhood and adolescence. OBJECTIVE: The goal of this content analysis is to map and understand the types of apps that currently exist that are related to growth monitoring and growth hormone treatment. METHODS: A semiautomated search was undertaken using the app search engine 42Matters, complemented by a manual search for growth apps using the web search tool of Google Play (Android App Store). Apps were rated on their relevance to growth monitoring and categorized by independent raters. RESULTS: In total, 76 apps were rated relevant to growth monitoring or growth hormone treatment. The level of agreement was measured for the semiautomated search and was very high (Κ=0.97). The target audience for 87% of the apps (66/76) was patients and relatives, followed by health care professionals (11%; 8/76) and both (3%; 2/76). Apps in the category "growth tracking tools for children and babies" were retrieved most often (46%; 35/76) followed by "general baby care apps" (32%; 24/76), "nonpharmacological solutions for growth" (12%; 9/76) and "growth hormone-related" (11%; 8/76). Overall, 19/76 apps (25%) tracked a precise location. CONCLUSIONS: This study mapped the type of apps currently available for growth monitoring or growth hormone treatment that can be used as a foundation for more detailed evaluations of app quality. The popularity of care apps for children and growth monitoring apps should provide a great channel for potential intervention in childhood health in the future.
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 | 0,025 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».