96 The pediatric health app landscape: Results of an environmental scan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Primary Subject area Technology Background Providing resources that aid in detection and identification of serious childhood illness helps parents feel better equipped to assess their child’s health and significantly changes parental health-seeking behaviours. Some of these resources are limited by accessibility and scalability. Remote locations and staffing limitations create challenges for parents aiming to access health information about their child. Mobile health (mHealth) apps offer a scalable, accessible solution for improving health literacy by enabling access to health information through mobile devices. Objectives To systematically identify all Canadian and US child health apps for parents. Design/Methods We used an environmental scan approach – a review designed to summarize information for decision makers. The Android and Apple app marketplaces were used as search platforms. We built a list of search terms and used these platforms to search for apps targeted at parents, related to pediatric illnesses in US and Canada. Then once we determined that the app met the inclusion criteria, each included app was assessed using the Mobile App Rating Scale (MARS), a validated tool for assessing health apps. The MARS examines apps on five domains: engagement, functionality, aesthetics, information quality, and subjective quality. Results 650 unique apps were screened and 53 apps were included. On a scale of 1-5, the 53 apps assessed had an average Engagement score of 2.82/5 (θ = 0.86), Functionality of 3.98/5 (θ = 0.72), Aesthetics of 3.09/5 (θ = 0.87), Information quality of 2.73/5 (θ = 1.32), and Subjective quality of 2.2 (θ = 0.79). App scores ranged from 2.2/5 to 4.5/5 (µ= 3.2, θ =0.6).The top three apps were Baby and Child First Aid (4.5/5), Ada (4.5/5), and HANDi Paediatric (4.2/5). Taken together, the top three apps covered topics of emergency pediatric first aid, identification of (and appropriate response to) common childhood illnesses, a means of checking symptoms, and a means of responding to emergency situations. There was a lack of Canadian-based app content available to parents in both marketplaces. In addition, published evidence of the included apps’ impact was poor: only 5/53 apps had an evidence base showing the app had been trialed. Conclusion There is a need for evidence-based apps of Canadian origin related to childhood illnesses. The results of this scan created a picture of the health app landscape by examining trends in apps related to pediatric health that are readily available to parents, and by identifying gaps in app design that can be addressed.
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 | 0,016 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».