Purposes of Smartphone Health Care Apps and the Practicality of Their Functions in Disaster Situations: Qualitative Function Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Japan has experienced various natural disasters, including the Great East Japan Earthquake in 2011. It becomes crucial to focus on strengthening self-help measures through health care apps that are used in normal times to help people during disasters. However, little is known about what health care apps would be useful in times of disaster. Objective: This study aimed to investigate the prevalent functionalities and purposes of using health care apps during normalcy, explore their potential utility, and propose strategies for disaster response through their utilization. Methods: We focus on highly ranked health care apps (within the top 100 in the health care category for iPhones by Apple, Inc for a certain period) and reclassify their purpose of use, such as sleep, relaxation, and exercise, in detail. We also investigate the functions within each health care app (measurement, recording, advice, content provision, and guidance to actual services), based on which we determine their potential utilization during disasters and anticipate potential solutions to address disaster-related challenges. We also consider the ideal framework of health care apps in disaster response, exploring possibilities such as the necessity of new disaster-specific apps or the adaptation of existing health care apps for disaster scenarios. Results: Among the 70 free apps, the predominant functions included "recording" (n=60 cases, 86%) and "measurement" (n=47 cases, 67%), primarily encompassing the mechanical functions of wearable devices and smartphones. A similar trend was seen in the 77 paid apps, but "content provision" (n=54 cases, 70%) was the most prevalent. Furthermore, the "content provision" function was particularly common in the "purposes of use" categories "sleep" (χ211=29; P<.001), "relaxation" (χ211=14.6; P<.001), and "exercise" (χ211=9.3; P=.002). This suggested the possibility of using the content provision function in existing health care apps to support mental and physical health even during a disaster. Conclusions: The widespread use of apps during normal times could minimize hesitation in adopting them during disasters. The findings emphasize the potential for augmenting disaster-specific content within existing apps rather than developing new ones. This approach aligns with the likelihood of preinstalled app use during emergencies, indicating a pragmatic strategy for enhancing disaster response content within prevalent apps.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».