Identification of the Most Suitable App to Support the Self-Management of Hypertension: Systematic Selection Approach and Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smartphone apps are increasingly being used to aid in hypertension self-management, and a large and ever-growing number of self-management apps have been commercially released. However, very few of these are potentially effective and secure, and researchers have yet to establish the suitability of specific hypertension apps to particular contexts. OBJECTIVE: The aim of this study is to identify the most suitable hypertension app in the context of Saudi Arabia and its health system. METHODS: This study used a 2-stage approach to selecting the most suitable app for hypertension self-management. First, a systematic selection approach was followed to identify a shortlist of the most suitable apps according to the criteria of potential effectiveness, theoretical underpinning, and privacy and security. Second, an exploratory qualitative study was conducted to select the most suitable from the shortlist: 12 doctors were interviewed, and 22 patients participated in 4 focus groups. These explored participants' attitudes towards self-management apps in general, and their views towards the apps identified via the systematic selection process. The qualitative data were analyzed using framework analysis. RESULTS: In the first stage, only 5 apps were found to be potentially effective while also having a theoretical underpinning and protecting users' data. In the second stage, both doctors and patients were generally interested in using hypertension apps, but most had no experience with these apps due to a lack of awareness of their availability and suitability. Patients and doctors liked apps that combine intuitive interfaces with a pleasant and clear visual design, in-depth features (eg, color-coded feedback accompanied with textual explanations), activity-specific reminders, and educational content regarding hypertension and potential complications. When the pros and cons of the 5 apps were discussed, 3 apps were identified as being more suitable, with Cora Health rated the highest by the participants. CONCLUSIONS: Only 5 apps were deemed potentially effective and secure. Patients' and doctors' discussions of the pros and cons of these 5 apps revealed that 3 out of the 5 are clearly more suitable, with the Cora Health app being judged most suitable overall.
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 | 0,047 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».