Compliance of Type 2 Diabetes Applications to International Guidelines: Protocol for a Quantitative App Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is among the most common chronic conditions people live with across the world. While it can be managed to a substantial degree, it can result in significant complications. As such, easy access to accurate tools to aid diabetes management is useful in minimizing these complications. Mobile apps are highly accessible and widely used, but there is a gap in the literature examining their compliance with medical guidelines. OBJECTIVE: The aims of this study are to develop the Analysis of Diabetes Apps (ADA) checklist to evaluate apps' compliance to guidelines set by the International Diabetes Federation (IDF) on the treatment and management of type 2 diabetes; to assess type 2 diabetes apps in the Apple App Store and the Android Google Play Store, and their compliance with international guidelines using the ADA framework; and to compare the novel ADA checklist against both the Mobile App Rating Scale (MARS) tool kit and app ratings for each store. METHODS: We will develop a checklist based on the "IDF Clinical Practice Recommendations for Managing Type 2 Diabetes in Primary Care." Type 2 diabetes apps will be scraped from 6 countries' app stores using web scraping tools. These countries include Australia, Brazil, India, Nigeria, the United States, and the United Kingdom, which were selected based on the largest population of English-speaking people in each continent. The apps will be searched on the web-based scraper using the search terms "blood sugar," "diabetes," "glucose level," "insulin," "sugar level," and "type 2 diabetes." Apps will be excluded if they are paid or are not in English. The apps will be assessed using the ADA checklist to evaluate their compliance to the international diabetes guidelines. Once scored, the results will be analyzed with descriptive statistics. The most popular apps will be further analyzed using the MARS tool kit. The ADA checklist scores will then be compared to both the MARS tool kit score and app ratings for each store. RESULTS: The ADA checklist developed based on the IDF guidelines focuses on general information, risk factors, diagnosis, pharmacology, lifestyle modification, glycemic recommendations, and medications. The initial stress testing of the protocol resulted in 173 included apps. This will vary in the final search as the app stores are constantly changing. CONCLUSIONS: The protocol presents the development of a checklist to investigate the compliance of type 2 diabetes apps with international guidelines. The checklist will hopefully form the basis of a scoring system for future research on compliance of mobile apps with international guidelines. High standardization of the ADA checklist will make it a robust tool for people with diabetes and their health care providers alike in assessing type 2 diabetes apps in the future. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/48781.
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 | 0,100 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,014 |
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 ».