Mobile Apps for Oncology Health Care Professionals: Mapping and Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of mobile apps in oncology has been expanding rapidly, encompassing prevention, treatment, and patient support. These technologies hold significant potential to improve care delivery and enhance the efficiency of health care services. However, their integration into clinical practice faces important challenges. A key issue lies in the difficulties health care professionals (HCPs) encounter when selecting apps that adequately meet their specific needs and comply with appropriate standards of quality and clinical effectiveness. This lack of robust evidence on the availability, adoption, and evaluation of mobile apps designed for cancer care professionals not only hinders their wider adoption but also restricts their potential to serve as reliable tools in oncology practice. OBJECTIVE: This study aims to map the landscape of free mobile apps for cancer prevention, treatment, therapy, or support for HCPs, and assess the quality of the apps identified. METHODS: A systematic search was conducted on Google Play and Apple App Store in June 2023 and December 2024 using predefined oncology- and professional-related keywords, following PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. Two independent reviewers (DL and AC) assessed the selected apps using the Mobile App Rating Scale (MARS), which evaluates engagement, functionality, aesthetics, information quality, and subjective quality on a 5-point Likert scale. Discrepancies in ratings were resolved by a third reviewer. Descriptive statistics summarized the app quality and characteristics. RESULTS: Out of 221 apps initially identified, 20 met the inclusion criteria and were evaluated. Most apps (15/20, 75%) supported both Android and iOS platforms, with 90% (18/20) commercially developed. The mean overall MARS score was 3.51 (SD 0.54), indicating moderate quality but with room for improvement. Only 2 apps, ONCOassist (Portable Medical Technology Ltd.) (mean 4.25, SD 0.26) and Oncology Board Review (mean 4.03, SD 0.39), surpassed the threshold of 4.0, considered good quality. ONCOassist stood out for its comprehensive functionality and high information quality, offering clinical decision support tools such as treatment protocols, prognostic calculators, and toxicity grading aligned with professional oncology practice. Prevention and support apps generally scored lower, particularly in engagement and interactive features. No app achieved a high score across all MARS domains. CONCLUSIONS: The study highlights a fragmented landscape of free mobile apps for cancer care professionals, with predominantly low to moderate quality and limited evidence to support clinical effectiveness. ONCOassist emerges as a promising tool warranting further investigation. This underscores the urgent need for standardized evaluation frameworks, regulatory oversight, and sustainable development strategies to ensure the creation and adoption of reliable, evidence-based digital health tools in oncology.
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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 | 0,039 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».