A Content Analysis of Free, Popular Low FODMAPs Diet mHealth Apps
Notice bibliographique
Résumé
Canada has one of the highest Irritable Bowel Syndrome rates (IBS) globally (18% vs. 11%). There is growing interest in the low FODMAPs (Fermentable Oligo-, Di-, Mono-saccharides, And Polyols) diet as nutrition therapy for IBS. However, recognizing IBS symptoms and identifying low FODMAPs foods has been challenging for users. Mobile technology may be a convenient and cost-effective tool in helping users adhere to the low FODMAPs diet. The objective was to assess free, popular mobile Health (mHealth) Apps supporting a low FODMAPs diet. Apple iTunes and GooglePlay App stores were searched on December 22, 2020, using pre-selected search terms. The top 100 returns were screened for eligibility. Free and popular (≥3 out of 5 ratings; ≥100 total reviews) mHealth Apps available in English and primarily marketed to help follow FODMAPs diets were included. Apps were downloaded and assessed by 3 nutrition professionals using the Mobile App Rating Scale (MARS) and the App Quality Evaluation (AQEL) tool. Of the 1304 screened Apps, n = 9 (mean ratings ± SEM = 4.4 ± 0.1) met the eligibility criteria for assessment, comprising 5 FODMAPs identifiers and 4 tracking/monitoring symptoms Apps. Apps targeted the general population, and 70% focused on nutrition education and food shopping. The Apps used education (9), skills training (5), and/or goal setting (5) as a behavior change tool. 3 Apps provided a cognitive behavioral therapy component. The MARS (rated out of 5) revealed a high overall App quality score (3.6 ± 0.2), credibility (3.1 ± 0.5) and subjective quality scores (2.9 ± 0.3). The AQEL (rated out of 10) revealed high scores in App function (6.2 ± 0.7) and purpose (7.4 ± 0.8), but low scores in behavioral change potential (5.2 ± 0.7), knowledge acquisition (5.4 ± 0.7) and skills development (2.4 ± 1.2). A small number of free FODMAPs diet Apps are available, with limited information on the nutritional adequacy and users’ compliance in following a low FODMAPs diet. Considering the need for careful assessment and management of IBS symptoms with the highly restrictive low FODMAPs diet, Apps should be evidence-based and designed with Behavioral Change Techniques and easy access to healthcare professionals that support Canadians in acquiring knowledge about the diet and in self-monitoring IBS. None.
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 | 0,013 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».