A Content Analysis of Free, Popular Plant-Based Mobile Health Apps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increased emphasis on plant-based foods and diets in numerous dietary guidelines worldwide. Although mobile technology has the potential to be a convenient and cost-effective tool to aid adherence to dietary guidelines, little is known about the content and the quality of available mobile Apps on plant-based diets. Therefore, the objective of the study was to assess free, popular mobile health (mHealth) Apps supporting plant-based diets for Canadians. Using pre-defined search terms, Apple iTunes and GooglePlay App stores were searched on December 22, 2020; the top 100 returns for each search term were screened for eligibility. Free and popular (≥3 out of 5 ratings; ≥100 total reviews) mHealth Apps available in English, primarily marketed to help users follow plant-based diets were included. Included Apps were downloaded and assessed for quality by three research assistants/dietitians using the Mobile App Rating Scale (MARS) and the App Quality Evaluation (AQEL) tool. Of the 998 Apps screened, 16 Apps (mean ratings ± SEM = 4.5 ± 0.08) met the eligibility criteria for assessment, comprising 10 recipe manager and meal planners, 2 food scanners, 2 vegan community builders, 1 restaurant identifier, and 1 sustainability-focused App. All included Apps targeted the general population and focused on changing behaviours using education (14 Apps), skills training (14 Apps), and/or goal setting (5 Apps). Vegan, vegetarian or other plant-based (e.g., pescatarian, flexitarian) settings were available in 13 Apps, while 3 Apps offered no plant-based diet settings. The MARS (rated out of 5) revealed a high overall App quality score (3.84 ± 0.66) and subjective quality score (3.63 ± 0.62), but low credibility score (2.09 ± 0.36). The AQEL (rated out of 10) revealed high scores in App function (8.29 ± 0.47), purpose (8.11 ± 0.39), and behavioral change potential (8.35 ± 0.45), but a low score in support of knowledge acquisition (4.82 ± 0.43). Although a variety of free plant-based Apps with different focuses and behavioural change techniques are available to help Canadians follow plant-based diets, our findings suggest a need for credible Apps and other resources to complement the low support of knowledge acquisition in plant-based Apps. Banting & Best Diabetes Centre.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle