Quality Assessment of Smartphone Medication Management Apps in France: Systematic Search
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to medication is estimated to be around 50% for chronically ill patients in high-income countries. Improving the effectiveness of adherence interventions could have a far greater impact on population health than any improvement in specific medical treatments. Mobile health (mHealth) is one of the most effective solutions for helping patients improve their medication intake, notably through the use of mobile apps with reminder systems. With more than 327,000 apps available in the mHealth field, it is difficult for health care professionals and patients alike to choose which apps to recommend and use. OBJECTIVE: We aim to carry out a systematic search of medication management smartphone apps available in France that send reminders to patients and assess their quality using a validated scale. METHODS: Mobile apps were identified in October and November 2022 after a systematic keyword search on the 2 main app download platforms: App Store (Apple Inc) and Google Play Store. Inclusion criteria were free availability, date of last update, and availability in French. Next, 2 health care professionals independently evaluated the included apps using the French version of the Mobile App Rating Scale (MARS-F), an objective scoring system validated for assessing the overall quality of apps in the mHealth field. An intraclass correlation coefficient was calculated to determine interrater reliability. RESULTS: In total, 960 apps were identified and 49 were selected (25 from the App Store and 24 from the Google Play Store). Interrater reliability was excellent (intraclass correlation coefficient 0.92; 95% CI 0.87-0.95; P<.001). The average MARS-F score was 3.56 (SD 0.49) for apps on the App Store and 3.51 (SD 0.46) for those on the Google Play Store, with 10 apps scoring above 4 out of 5. Further, 2 apps were tested in at least one randomized controlled trial and showed positive results. The 2 apps with the highest ratings were Mediteo rappel de médicaments (Mediteo GmbH) and TOM rappel medicaments, pilule (Innovation6 GmbH), available on both platforms. Each app's MARS-F score was weakly correlated with user ratings on the App Store and moderately correlated on the Google Play Store. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study that used a validated scoring system to evaluate medication management apps that send medication reminders. The quality of the apps was heterogeneous, with only 2 having been studied in a randomized controlled trial with positive results. The evaluation of apps in real-life conditions by patients is necessary to determine their acceptability and effectiveness. Certification of apps is also essential to help health care professionals and patients identify validated apps.
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 | 0,015 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».