Evaluation of Breastfeeding App Features: Content Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While a variety of health apps abound, less than half of adults in the United States report using a health app, despite the ubiquity of smartphones among users aged 18 to 49 years. Several studies have examined the use of breastfeeding apps; however, less is known about the types of features found on these apps and what factors might influence app ratings. OBJECTIVE: This paper seeks to characterize breastfeeding apps, assess whether apps with higher user ratings differ from apps with lower user ratings in their tracking and nontracking features, and analyze whether the type and number of features predict user star ratings and whether an app is higher- or lower-rated. METHODS: Using a cross-sectional design, a convenience sample of breastfeeding apps was culled from the Apple App Store (iOS) and Google Play Store (Android). Content analysis of the apps (N=82) was conducted using a schema of 87 items, which was then compiled into 9 topical indices for breastfeeding, bottle feeding, solid foods, infant health, infant care, technical characteristics, informatics, informational characteristics, and interactivity. Analysis consisted of descriptive statistics, the Mann-Whitney U test, and Spearman rank correlations. Linear regression and binary logistic regression analyses were conducted to determine which features predicted user star ratings. RESULTS: On average, users rated breastfeeding apps 4.4 of 5 stars. Two-thirds of apps (n=54) were higher rated (≥4.5 stars), and one-third (n=28) were lower rated (<4.5 stars). Higher-rated apps offered more tracking features for breastfeeding, bottle feeding, solid foods, infant health, and infant care than lower-rated apps. The breastfeeding, solid-food, and technical indices explained 17% of user star ratings. For each additional breastfeeding and solid-food feature, we can expect to see a 27% and 35% increase, respectively, in user star ratings. Additionally, as the number of solid-food features increased, the odds that the app is higher rated increased 1.58 times. CONCLUSIONS: Our findings suggest user ratings are driven in part by tracking features, specifically those related to breastfeeding and solid foods. The proliferation of mobile health apps offers opportunities for parents and caregivers to track behaviors associated with infant feeding and other health metrics in a dynamic, detailed, and comprehensive manner. Hence, breastfeeding apps have the potential to promote and support breastfeeding among users.
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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».