Nutrition-Related Mobile Apps in the French App Stores: Assessment of Functionality and Quality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global burden of disease attributes 20% of deaths to poor nutrition. Although hundreds of nutrition-related mobile apps have been created, and these have been downloaded by millions of users, the effectiveness of these technologies on the adoption of healthy eating has had mixed. OBJECTIVE: The aim of this study was to review which nutrition-related mobile apps are currently available on the French market and assess their quality. METHODS: We screened apps on the Google Play Store and the French Apple App Store, from March 10 to 17, 2021, to identify those related to nutritional health. A shortlist of 15 apps was identified, and each was assessed using the French version of the Mobile App Rating Scale: 8 dietitians and nutritionists assessed 7 apps, and the remaining apps were randomly allocated to ensure 4 assessments per app. Intraclass correlation was used to evaluate interrater agreement. Means and standard deviations of scores for each section and each item were calculated. RESULTS: The top scores for overall quality were obtained by Yazio - Régime et Calories (mean 3.84, SD 0.32), FeelEat (mean 3.71, SD 0.47), and Bonne App (mean 3.65, SD 0.09). Engagement scores ranged from a mean of 1.95 (SD 0.5) for iEatBetter: Journal alimentaire to a mean of 3.85 (SD 0.44) for FeelEat. Functionality scores ranged from a mean of 2.25 (SD 0.54) for Naor to a mean of 4.25 (SD 0.46) for Yazio. Aesthetics scores ranged from a mean of 2.17 (SD 0.34) for Naor to a mean of 3.88 (SD 0.47) for Yazio. Information scores ranged from a mean of 2.38 (SD 0.60) for iEatBetter to a mean of 3.73 (SD 0.29) for Yazio. Subjective quality scores ranged from a mean of 1.13 (SD 0.25) for iEatBetter to a mean of 2.28 (SD 0.88) for Compteur de calories FatSecret. Specificity scores ranged from a mean of 1.38 (SD 0.64) for iEatBetter to a mean of 3.50 (SD 0.91) for FeelEat. The app-specific score was always lower than the subjective quality score, which was always lower than the quality score, which was lower than the rating from the iOS or Android app stores. CONCLUSIONS: Although prevention and information messages in apps regarding nutritional habits are not scientifically verified before marketing, we found that app quality was good. Subjective quality and specificity were associated with lower ratings. Further investigations are needed to assess whether information from these apps is consistent with recommendations and to determine the long-term impacts of these apps on users.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».