The Landscape of Mobile Apps for Healthy Eating: Case Study for a Systematic Review and Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile apps are being increasingly used to foster healthy lifestyles. There is a growing need for clear, standardized guidelines to help users select safe and effective health apps. OBJECTIVE: Our study aimed to highlight the importance of establishing a structured framework for quality evaluation in mobile health (mHealth) through a case study of mobile apps promoting healthy eating. METHODS: We conducted a systematic review of apps promoting healthy eating that had already been evaluated by one or more of 28 recognized health app certification bodies. Three rounds of app evaluations were conducted by experts in nutrition and behavior change. The first two rounds focused on the quality of the content of the recommendations and were performed pairwise using the Quality Evaluation Scoring Tool (QUEST), which has not been previously used by the certification bodies. In addition, in the second and third rounds, each reviewer answered the question "How probable is it that you would recommend this app?" using a subjective scale score from 0 to 10. In the third round, this score was weighed by usability (30%), content quality (40%), and promotion of behavior change (30%). Discussions were held to resolve scoring discrepancies and to identify the top-quality apps. We also assessed correlations among QUEST, Google Play Store, and certification body scores. RESULTS: Of the 41 apps identified by five certification bodies, 19 (46.3%) met the inclusion criteria and were examined. Only 16 (84.2%) of these remained accessible for the second round. Eight of these surpassed 20 points (out of a maximum of 28) on the QUEST scale and were evaluated by all six experts in the third round, and the top 5 (62.5%) apps were selected. No correlations were found among QUEST, Google Play Store, and certification body scores. CONCLUSIONS: Despite numerous evaluations by various certification bodies, only 5 (12.2%) of the 41 apps met the quality standards set by our experts. Our results mark the importance of rigorous, transparent, and standardized app evaluation processes to guide users toward making informed decisions about health apps. Guidelines for developers for the design of evidence-based, unbiased, high-quality apps, as well as technological solutions for real-time monitoring of the health apps, would address these challenges and improve reliability.
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 | 0,150 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,002 |
| 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 ».