Review and Comparative Evaluation of Mobile Apps for Cardiovascular Risk Estimation: Usability Evaluation Using mHealth App Usability Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of death and disability worldwide, and their prevention is a major public health priority. Detecting health issues early and assessing risk levels can significantly improve the chances of reducing mortality. Mobile apps can help estimate and manage CVD risks by providing users with personalized feedback, education, and motivation. Incorporating visual analysis into apps is an effective method for educating society. However, the usability evaluation and inclusion of visualization of these apps are often unclear and variable. Objective: The primary objective of this study is to review and compare the usability of existing apps designed to estimate CVD risk using the mHealth App Usability Questionnaire (MAUQ). This is not a traditional usability study involving user interaction design, but rather an assessment of how effectively these applications meet usability standards as defined by the MAUQ. Methods: First, we used predefined criteria to review 16 out of 2238 apps to estimate CVD risk in the Google Play Store and the Apple App Store. Based on the apps' characteristics (ie, developed for health care professionals or patient use) and their functions (single or multiple CVD risk calculators), we conducted a descriptive analysis. Then we also compared the usability of existing apps using the MAUQ and calculated the agreement among 3 expert raters. Results: Most apps used the Framingham Risk Score (8/16, 50%) and Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk (7/16, 44%) prognostic models to estimate CVD risk. The app with the highest overall MAUQ score was the MDCalc Medical Calculator (mean 6.76, SD 0.25), and the lowest overall MAUQ score was obtained for the CardioRisk Calculator (mean 3.96, SD 0.21). The app with the highest overall MAUQ score in the "ease-of-use" domain was the MDCalc Medical Calculator (mean 7, SD 0); in the domain "interface and satisfaction," it was the MDCalc Medical Calculator (mean 6.67, SD 0.33); and in the domain "usefulness," it was the ASCVD Risk Estimator Plus (mean 6.80, SD 0.32). Conclusions: We found that the Framingham Risk Score is the most widely used prognostic model in apps for estimating CVD risk. The "ease-of-use" domain received the highest ratings. While more than half of the apps were suitable for both health care professionals and patients, only a few offered sophisticated visualizations for assessing CVD risk. Less than a quarter of the apps included visualizations, and those that did were single calculators. Our analysis of apps showed that they are an appropriate tool for estimating CVD risk.
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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 | 0,037 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».