Assessing the quality of mobile applications in chronic disease management: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
While there has been a rapid growth of digital health apps to support chronic diseases, clear standards on how to best evaluate the quality of these evolving tools are absent. This scoping review aims to synthesize the emerging field of mobile health app quality assessment by reviewing criteria used by previous studies to assess the quality of mobile apps for chronic disease management. A literature review was conducted in September 2017 for published studies that use a set of quality criteria to directly evaluate two or more patient-facing apps supporting promote chronic disease management. This resulted in 8182 citations which were reviewed by research team members, resulting in 65 articles for inclusion. An inductive coding schema to synthesize the quality criteria utilized by included articles was developed, with 40 unique quality criteria identified. Of the 43 (66%) articles that reported resources used to support criteria selection, 19 (29%) used clinical guidelines, and 10 (15%) used behavior change theory. The most commonly used criteria included the presence of user engagement or behavior change functions (97%, n = 63) and technical features of the app such as customizability (20%, n = 13, while Usability was assessed by 24 studies (36.9%). This study highlights the significant variation in quality criteria employed for the assessment of mobile health apps. Future methods for app evaluation will benefit from approaches that leverage the best evidence regarding the clinical impact and behavior change mechanisms while more directly reflecting patient needs when evaluating the quality of apps.
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 | 0,117 | 0,363 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».