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Enregistrement W4409548230 · doi:10.2196/59884

Trustworthiness of Web-Based Pharmacy Apps in Pakistan Based on the Mobile App Rating Scale: Content Analysis and Quality Evaluation

2025· article· en· W4409548230 sur OpenAlexvenueno aff
Anum Sattar, Hina Rehman, Safila Naveed, Sumaira Khadim, Nargis Khan, Ahmad Furqan Kazi, Wajid Syed, Shazia Jamshed

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApp storePharmacymHealthWorld Wide WebInternet privacyMobile appsQuality (philosophy)Computer scienceScale (ratio)Smartphone appMedicinePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Web-based pharmacy apps facilitate the electronic exchange of health-related supplies. They are digital platforms that run on websites and smartphones. Pakistan is experiencing significant progress in smartphone integration and digital services, leading to the expansion of the online pharmacy business. However, concerns remain over the legitimacy and precision of these apps. Objective: The aim of this study was to undertake a thorough assessment of digital pharmacy apps accessible in Pakistan. Specifically, our focus was on apps accessible via the Google Play Store and the iOS App Store. To fulfill this objective, an evaluation of these apps was performed using the Mobile App Rating Scale (MARS). Methods: A research investigation was conducted to analyze the online pharmacy apps in Pakistan. Initially, 50 apps were identified, but 10 were excluded for not meeting pre-established criteria, 10 were excluded for being in languages other than English, and 7 could not be downloaded. All paid and non-English apps were also excluded. A total of 23 apps were selected for the study, acquired via the Google Play Store and iOS App Store. The evaluation was conducted by 2 researchers who maintained independence from one another by using the MARS. Results: Initially, 50 apps were identified, of which 27 were excluded for not meeting the predetermined criteria. A total of 23 apps were selected for the study, acquired via the Google Play Store and iOS App Store. Strong positive correlations between higher user engagement and better app functionality and information quality were observed. The average rating of the 23 apps ranged between 2.64 and 4.00 on a scale up to 5. The aesthetics dimension had the highest mean score of 3.6, while the information dimension had the lowest mean score of 3.2. For credibility and reliability, different tests (intraclass correlation, Cohen κ, Krippendorff α, and Cronbach α) on each dimension of the MARS were performed by using SPSS Statistics 27. The intraclass correlation of all MARS dimensions ranged from 0.702-0.913 (95% CI 0.521-0.943), the Cohen κ of all MARS dimensions ranged from 0.388-0.907 (95% CI 0.151-0.994), the Krippendorff α of all MARS dimensions ranged from 0.705-0.979 (95% CI 0.657-0.923), and Cronbach α had a lower score of 0.821 in the information dimension and a higher score of .911 in the subjective quality dimension of the MARS. Conclusions: This study evaluated online pharmacy apps in Pakistan by using the MARS. It is the first study on online pharmacy apps in Pakistan. The findings of the evaluation have provided insights into the reliability and efficacy of these 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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