Health App Review Tool: Matching mobile apps to Alzheimer’s populations (HART Match)
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This brief report provides an overview of the development and structure of the Health App Review Tool. Methods: The Health App Review Tool has been designed to assess smart phone health apps according to their compatibility to individuals within the Alzheimer’s disease community. Specifically, app features and functions are characterized according to their appropriateness to the needs, abilities, and preferences of potential users. The Health App Review Tool is comprised of two components, the App and User Assessment; each component includes four complementary domains. Items in these domains can be compared between App and User assessments using a scoring key that will produce a match score. The score indicates the level of appropriateness in reference to the app’s ability to meet the user’s needs. Discussion: The Health App Review Tool was designed using available evidence and stakeholder preference data to ensure a user-centered design. The result was the development of a tool built on evidence and informed by the perceptions and preferences of those within and working with the Alzheimer’s disease population. App and User domains include usefulness, complexity, accessibility, and external variables. This unique matching approach is anticipated to significantly impact individualized, client-centered care. We anticipate that this study will serve as a model for future development of technology matching tools for other diagnostic populations. Discussion: The Health App Review Tool was designed using available evidence and stakeholder preference data to ensure a user-centered design. The result was the development of a tool built on evidence and informed by the perceptions and preferences of those within and working with the Alzheimer’s disease population. App and User domains include usefulness, complexity, accessibility, and external variables. This unique matching approach is anticipated to significantly impact individualized, client-centered care. We anticipate that this study will serve as a model for future development of technology matching tools for other diagnostic populations.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».