Identifying and Evaluating Mobile and Web Apps for Patients to Manage Hidradenitis Suppurativa: Systematic Search in App Stores and Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic inflammatory skin disease characterized by painful nodules, abscesses, and fistulas in intertriginous sites. It significantly impacts patients' quality of life. Early diagnosis and timely treatment are essential for disease control. Recurrent flares, suboptimal therapies, and prolonged misdiagnosis place a significant burden on both patients and health care systems. Objective: We aimed to identify mobile health apps (MHAs) for patients with HS and evaluate their quality through assessments by both patients and physicians. Methods: Two reviewers searched for mobile and web apps for HS, including those only available in German or English. Apps with advertising or non-patient-centered content and apps related to trials or conferences were excluded. Two apps met the criteria and were evaluated by 20 physicians and 27 patients using the Mobile App Rating Scale (MARS), user version of the MARS (uMARS), German Mobile App Usability Questionnaire, and technology affinity tools (Affinity for Technology Interaction Scale and Mobile Device Proficiency Questionnaire). Results: We identified 2 apps for managing HS that met the inclusion criteria-the HSR-Patients app and the EHSF-Hidradenitis Suppurativa app-from an initial pool of 29 proposed apps that included many nonmedical, non-HS-specific, and non-patient-centered apps. Patients rated the quality of the HSR-Patients app significantly higher than physicians (MARS: mean 3.01, SD 0.60 vs. uMARS: mean 3.53, SD 0.69; P=.009). In contrast, ratings for the EHSF-Hidradenitis Suppurativa app did not differ significantly (physicians: mean 2.81, SD 0.55; patients: mean 2.72, SD 0.79; P=.69). Usability, assessed with the German Mobile App Usability Questionnaire, showed no significant difference between physicians and patients for either app. For the HSR-Patients app, physicians and patients rated usability at 4.37 (SD 0.86) and 4.72 (SD 1.21; P=.27), respectively. For the EHSF-Hidradenitis Suppurativa app, physicians and patients rated usability at 3.88 (SD 0.77) and 3.38 (SD 1.35; P=.11), respectively. Patients showed a significantly higher general affinity for technology than physicians, as measured by the Affinity for Technology Interaction Scale (physicians: mean 3.62, SD 0.61; patients: mean 4.38, SD 1.30; P=.01). However, there was no significant difference in affinity for technology specifically when using mobile devices, as assessed by the Mobile Device Proficiency Questionnaire (physicians: mean 4.83, SD 0.25; patients: mean 4.69, SD 0.72; P=.41). Conclusions: This evaluation highlights the limited availability of high-quality, HS management-specific MHAs and underscores the need for more targeted digital tools. Differences in evaluations between patients and physicians were evident, with patients focusing on usability and practical guidance, while physicians prioritized content and usability. Neither the HSR-Patients app or the EHSF-Hidradenitis Suppurativa app demonstrated sufficient potential for long-term use, indicating the need for participatory development that includes all stakeholders.
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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 | 0,021 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| 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) | 0,003 | 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 ».