Availability of Spanish-Language Medical Apps in Google Play and the App Store: Retrospective Descriptive Analysis Using Google Tools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of medical and health apps in the App Store and Google Play repositories has been increasing in the recent years, and most of these apps are in English. However, little is known about the domain of Spanish health apps and their evolution. OBJECTIVE: The aim of this study was to perform a retrospective descriptive analysis of medical apps for patients in the Spanish language by using Google search tools over a 5-year period and to compare the results by using a reproducible methodology to obtain a better knowledge of the medical apps available in the Spanish Language. METHODS: Over a 5-year period, medical apps were catalogued using a Google-based methodology. Keywords of the first 14 categories of the International Classification of Diseases, Tenth Revision, were selected, and in December of each year, searches of the URLs of Google Play and the App Store were conducted using Google Advanced Search. The first 10 results were taken, and apps meeting the inclusion criteria were selected and rated with the iSYScore method. RESULTS: Out of a sample of 1358 apps, 136 met the inclusion criteria. The 3 main categories of the medical apps were in the fields of endocrinology (diabetes), respiratory (chronic obstructive pulmonary disease, asthma, and allergies), and neurology (multiple sclerosis, Parkinson disease, and Alzheimer disease). Few apps were maintained over the 5 years. Only 10 of the 136 apps were maintained for 3 years or more. There was a large number of original apps in other languages that were translated into Spanish (56/136, 41.2%). In the last year of the study, the main reason (73/280, 26.1%) for discarding an app was the date of the last update. CONCLUSIONS: The market of Spanish apps is poor; only few apps have appeared repeatedly over 5 years. Differences were found with the international market in terms of apps related to mental health, heart and circulatory system, and cancer, and coincidences were found in the relevance of apps for diabetes control.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».