Evaluation Criteria for Weight Management Apps: Validation Using a Modified Delphi Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of apps for weight management has increased over recent years; however, there is a lack of evidence regarding the efficacy and safety of these apps. The EVALAPPS project will develop and validate an assessment instrument to specifically assess the safety and efficacy of weight management apps. OBJECTIVE: The aim of this study was to reach a consensus among stakeholders on a comprehensive set of criteria to guide development of the EVALAPPS assessment instrument. A modified Delphi process was used in order to verify the robustness of the criteria that had been identified through a literature review and to prioritize a set of the identified criteria. METHODS: Stakeholders (n=31) were invited to participate in a 2-round Delphi process with 114 initial criteria that had been identified from the literature. In round 1, participants rated criteria according to relevance on a scale from 0 ("I suggest this criterion is excluded") to 5 ("This criterion is extremely relevant"). A criterion was accepted if the median rating was 4 or higher and if the relative intraquartile range was equal to 0.67 or lower. In round 2, participants were asked about criteria that had been discarded in round 1. A prioritization strategy was used to identify crucial criteria according to (1) the importance attributed by participants (criteria with a mean rating of 4.00 or higher), (2) the level of consensus (criteria with a score of 4 or 5 by at least 80% of the participants). RESULTS: The response rate was 83.9% (26/31) in round 1 and 90.3% (28/31) in round 2. A total of 107 out of 114 criteria (93.9%) were accepted by consensus-105 criteria in round 1 and 2 criteria in round 2. After prioritization, 53 criteria were deemed crucial. These related mainly to the dimensions of security and privacy (13/53, 24.5%) and usability (9/53, 17.0%), followed by activity data (5/53, 9.4%), clinical effectiveness (5/53, 9.4%), and reliability (5/53, 9.4%). CONCLUSIONS: Results confirmed the robustness of the criteria that were identified, with those relating to security and privacy being deemed most relevant by stakeholders. Additionally, a specific set of criteria based on health indicators (activity data, physical state data, and personal data) was also prioritized.
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 | 0,274 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».