Evaluating Mobile Apps Targeting Older Adults: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smartphone use has increased dramatically and, in parallel, a market for mobile apps, including health apps, has emerged. The business model of targeted mobile app advertisements allows for the collection of personal and potentially sensitive information, often without user knowledge. Older adults comprise a rapidly growing demographic that is potentially vulnerable to exploitation by those accessing data collected via these apps. OBJECTIVE: This research examined apps that claimed to be useful to older adults with a goal of (1) classifying the functionality of each app, (2) identifying whether a privacy policy existed and was accessible, and (3) evaluating evidence that could support claims of value to older adults. METHODS: An environmental scan was conducted using the Google search engine and typing "apps for older adults." The first 25 sites that this search returned comprised the primary data for this study. Data were organized by descriptive features of purpose (eg, health, finance, and utility), the existence of an electronically accessible privacy policy, price, and evidence supporting each recommended mobile app. RESULTS: A total of 133 mobile apps were identified and promoted as being the best "apps for older adults." Of these 133 mobile apps, 83% (n=110) included a privacy policy. Fewer apps designated in the "medical" category included a privacy policy than those classified otherwise. CONCLUSIONS: The results suggest that most mobile apps targeting older adults include a privacy policy. Research is needed to determine whether these privacy policies are readable, succinct, and incorporate accessible data use and sharing practices to mitigate potential risks, particularly when collecting potentially sensitive health information.
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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».