An mHealth App and System Architecture for Respiratory Disease Management: Design Principles, Tool Development, and Pilot Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) apps are software interfaces that enable users to access and manage wearable technology through smartphones and tablet devices for health improvement purposes. However, many respiratory disease mHealth apps lack transparent development documentation, compromising user confidence in their quality, functionality, and usability. OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate AIrway, a companion mHealth app designed to interface with an in-house wearable device for monitoring airway symptoms following established mHealth development and reporting standards. METHODS: The development cycle of AIrway comprised 2 study phases. In phase 1, AIrway, a native Android app, was developed following academic and industrial standards (Android material design and Morville's design principles) and privacy regulations (Personal Information Protection and Electronic Documents Act). Core functionalities included location-based environmental monitoring, a clinical diary with action plans, Bluetooth connectivity, and real-time data storage. In phase 2, the usability of AIrway was evaluated by software app developers using standardized assessment tools, namely, the User Version of the Mobile Application Rating Scale survey and the IQVIA questionnaire. RESULTS: AIrway successfully fulfilled 7 of 8 development criteria on usability, privacy, security, appropriateness, transparency, safety, and technical support, with only the technology aspects requiring refinement. Accessibility assessments confirmed that AIrway's content and interface were comprehensible to the general population (grade 9-10 reading level). Technical testing demonstrated reliable Bluetooth data transmission for up to 10 minutes without interruption. User evaluation scores for the User Version of the Mobile Application Rating Scale (3.6/5.0) and IQVIA (8/11) were comparable to those of similar mHealth apps on the market. CONCLUSIONS: By adhering to established mHealth app design principles, AIrway achieved the necessary accessibility standards and wireless communication capabilities for wearable device integration. Future development will focus on expanding cross-platform compatibility and conducting usability evaluation with intended patient populations to validate its clinical effectiveness and support ongoing improvements.
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 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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».