Characteristics and Quality of Mobile Apps Containing Prenatal Genetic Testing Information: Systematic App Store Search and Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal genetic testing is an essential part of routine prenatal care. Yet, obstetricians often lack the time to provide comprehensive prenatal genetic testing education to their patients. Pregnant women lack prenatal genetic testing knowledge, which may hinder informed decision-making during their pregnancies. Due to the rapid growth of technology, mobile apps are a potentially valuable educational tool through which pregnant women can learn about prenatal genetic testing and improve the quality of their communication with obstetricians. The characteristics, quality, and number of available apps containing prenatal genetic testing information are, however, unknown. OBJECTIVE: This study aims to conduct a firstreview to identify, evaluate, and summarize currently available mobile apps that contain prenatal genetic testing information using a systematic approach. METHODS: We searched both the Apple App Store and Google Play for mobile apps containing prenatal genetic testing information. The quality of apps was assessed based on the criteria adopted from two commonly used and validated mobile app scoring systems, including the Mobile Application Rating Scale (MARS) and the APPLICATIONS evaluation criteria. RESULTS: A total of 64 mobile apps were identified. Of these, only 2 apps were developed for a specific prenatal genetic test. All others were either pregnancy-related (61/64, 95%) or genetics-related (1/64, 2%) apps that provided prenatal genetic testing information. The majority of the apps (49/64, 77%) were developed by commercial companies. The mean quality assessment score of the included apps was 13.5 (SD 2.9), which was equal to the average of possible theoretical score. Overall, the main weaknesses of mobile apps in this review included the limited number of prenatal genetic tests mentioned; incomprehensiveness of testing information; unreliable and missing information sources; absence of developmental testing with users (not evidence based); high level of readability; and the lack of visual information, customization, and a text search field. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the quality of mobile apps with prenatal genetic testing information must be improved and that pregnant women should be cautious when using these apps for prenatal genetic testing information. Obstetricians should carefully examine mobile apps before referring any of them to their patients for use as an educational tool. Both improving the quality of existing mobile apps, and developing new, evidence-based, high-quality mobile apps targeting all prenatal genetic tests should be the focus of mobile app developers going forward.
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 | 0,021 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».