Menstrual Tracking Mobile App Review by Consumers and Health Care Providers: Quality Evaluations Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women's menstrual cycle is an important component of their overall health. Physiological cycles and associated symptoms can be monitored continuously and used as indicators in various fields. Menstrual apps are accessible and can be used to promote overall female health. However, no study has evaluated these apps' functionality from both consumers' and health care providers' perspectives. As such, the evidence indicating whether the menstrual apps available on the market provide user satisfaction is insufficient. OBJECTIVE: This study was performed to investigate the key content and quality of menstrual apps from the perspectives of health care providers and consumers. We also analyzed the correlations between health care provider and consumer evaluation scores. On the basis of this analysis, we offer technical and policy recommendations that could increase the usability and convenience of future app. METHODS: We searched the Google Play Store and iOS App Store using the keywords "period" and "menstrual cycle" in English and Korean and identified relevant apps. An app that met the following inclusion criteria was selected as a research app: nonduplicate; with >10,000 reviews; last updated ≤180 days ago; relevant to this topic; written in Korean or English; available free of charge; and currently operational. App quality was evaluated by 6 consumers and 4 health care providers using Mobile Application Rating Scale (MARS) and user version of the Mobile Application Rating Scale (uMARS). We then analyzed the correlations among MARS scores, uMARS scores, star ratings, and the number of reviews. RESULTS: Of the 34 apps, 31 (91%) apps could be used to predict the menstrual cycle, and 2 (6%) apps provided information pertinent to health screening. All apps that scored highly in the MARS evaluation offer a symptom logging function and provide the user with personalized notifications. The "Bom Calendar" app had the highest MARS (4.51) and uMARS (4.23) scores. The MARS (2.22) and uMARS (4.15) scores for the "Menstrual calendar-ovulation & pregnancy calendar" app were different. In addition, there was no relationship between MARS and uMARS scores (r=0.32; P=.06). CONCLUSIONS: We compared consumer and health care provider ratings for menstrual apps. Continuous monitoring of app quality from consumer and health care provider perspectives is necessary to guide their development and update content.
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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 | 0,052 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».