There’s an App for it: A systematic review of mobile apps providing information about abortion using a revised MARS scale
Notice bibliographique
Résumé
Mobile applications (apps) are increasingly being used to access health-related information, but it may be challenging for consumers to identify accurate and reliable platforms. We conducted a systematic review of applications that provide information about abortion. We searched the iTunes and Google Play stores and queried professional networks to identify relevant apps. To evaluate the apps, we used the validated Mobile App Rating Scale (MARS) and added relevant abortion-specific elements. Two reviewers independently rated each app, and we report mean scores on a 5-point scale across the domains of engagement, functionality, esthetics, and information. We also rated app characteristics (including target population and reach), and number of desirable abortion-specific features. We defined recommended apps as those that achieved a score of 4.0 or above for the question: "would you recommend this app to people who may benefit from it?" Our search initially yielded 282 apps and we identified two additional apps through professional mailing lists. Most were irrelevant or not abortion-specific. We excluded 37 apps that sought to discourage users from seeking abortion. Only 10 apps met inclusion criteria for this review. The Euki app had the highest overall score (4.0). Half of the apps achieved a score of 3.0 or greater. Most of the apps had few desirable design features. Some apps provided significant information but had poor functionality. Only four apps met criteria for being recommended: Euki, Safe Abortion by Hesperian, Ipas Mexico, and Marie Stopes Mexico. In conclusion, we found few apps that provide unbiased information about abortion, and their quality varied greatly. App developers and abortion experts should consider designing additional apps that are clinically accurate, unbiased and well-functioning. We registered this review in the PROSPERO database (Registration # CRD42020195802).
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 | 0,020 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».