Investigating the Quality of Mobile Apps for Drug-Drug Interaction Management Using the Mobile App Rating Scale and K-Means Clustering: Systematic Search of App Stores
Notice bibliographique
Résumé
Background: Drug-drug interactions (DDIs) pose a significant risk to patient safety and increase health care costs. Mobile apps offer potential solutions for managing DDIs, yet their quality and effectiveness from the user's perspective remain unclear. Objective: The aim is to evaluate the quality of publicly available mobile apps for DDI management in the US using the Mobile App Rating Scale (MARS) and to identify patterns that reflect user satisfaction and preferences. Methods: A structured review was conducted to identify mobile apps for DDI management, resulting in 19 eligible apps. Two health care-affiliated evaluators independently assessed each app using the mobile app rating scale (MARS). Dimensionality scores were calculated, and correlation analysis was conducted to examine relationships among dimensions. K-means clustering was applied to group apps based on their MARS scores. Scatter plots visualized app distributions across clusters. To validate the clustering model and assess alignment with user satisfaction, mean weighted user ratings were compared with mean MARS scores per cluster. Correlation analysis was also performed between individual MARS dimensions and user ratings within each cluster. Results: The mean MARS score was 3.54 out of 5, with the Information dimension scoring the highest (mean 3.68, SD 0.51) and Engagement the lowest (mean 3.42, SD 0.80). The Kruskal-Wallis test revealed no significant differences in median scores across the four dimensions (χ²3=2.109, P=.55). All MARS dimensions were positively correlated (r=0.65 to 0.92), indicating interrelated quality characteristics. K-means clustering identified three app groups with varying quality profiles: Cluster 1 (n=7, mean MARS=2.86), Cluster 2 (n=7, mean=3.57), and Cluster 3 (n=5, mean=4.44). Cluster 1 apps showed strongest correlations between user satisfaction and functionality (r=0.74) and engagement (r=0.53). Cluster 2 users prioritized information (r=0.41) and aesthetics (r=0.58), and Cluster 3 exhibited balanced influence from information (r=0.62), aesthetics (r=0.58), and functionality (r=0.39). Scatter plots indicated that engagement, functionality, and aesthetics were key drivers of user perception, while information, though consistently strong, played a lesser role in differentiating the apps. The weighted user ratings aligned with MARS scores, supporting the validity of the clustering model. Conclusions: This study assesses the quality of mobile apps for DDI management by integrating MARS with K-means Clustering. This approach enabled a structured classification of apps based on the MARS scores, identifying distinct clusters that reflect overall app quality profiles across key usability dimensions. The study revealed that the influence of MARS dimensions on app ratings varies by cluster, highlighting that the significance of these dimensions shifts according to the specific needs and preferences of different user groups.
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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 | 0,032 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».