Российские мобильные приложения для здоровья: систематический поиск в магазинах приложений. DOI: 10.29188/2712-9217-2021-7-3-21-31

9682

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время в глобальном здравоохранении наблюдается ряд характерных трендов. Численность населения и ожидаемая продолжительность жизни постоянно увеличиваются. По прогнозу Организации Объединенных Наций (ООН), мировое население вырастет с 7,87 млрд в 2021 г. до 8,5 млрд в 2030 г. [1]. При этом основной рост наблюдается в возрасте 65 лет и старше [2]. Прогнозируемый рост среди возрастных групп населения напрямую влияет на заболеваемость населения, приводя к повышению частоты выявления хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ), которые являются основной причиной смертности (71,0%), заболеваемости и затрат на здравоохранение (до 80,0%) [3]. Постоянно растет число пациентов с более чем одним хроническим заболеванием. К 2040 г. порядка 67,3% потерянных лет жизни (ПЛЖ) будет вызвана ХНИЗ [4]. Отмечается рост национальных затрат на здравоохранение, вызванный ростом числа жителей и распространенностью ХНИЗ. В период с 2000 по 2017 год глобальные расходы на здравоохранение в реальном выражении росли на 3,9% в год, в то время как экономика росла на 3,0% в год [5]. Имеется нехватка и перегруженность медицинского персонала вследствие повышения числа пациентов и распространенности ХНИЗ. Глобальный дефицит медицинских работников в 2013 г. составлял 7,2 млн. человек. Согласно прогнозам, к 2035 г. он вырастет до 12,9 млн, что будет постоянно увеличивать и без того высокую нагрузку на существующие системы здравоохранения, а это в свою очередь будет сохранять и усиливать переутомление и выгорание сотрудников [6]. 

Указанные тренды ведут к резкому ограничению доступности и качества медицинской помощи, причем во всех странах мира. Такая ситуация создает спрос на персонифицированные продукты цифрового здравоохранения, ориентированные на применение пациентами, включая отказ от личного обращения к врачу в медицинскую организацию в тех случаях, когда цифровые помощники могут обеспечить приемлемый уровень качества виртуальной медицинской помощи.

Одним из актуальных направлений цифровизации здравоохранения является, так называемое, мобильное здравоохранение (англ. mHealth) – реализация организационных, клинических, эпидемиологических, профилактических и образовательных аспектов здравоохранения посредством комплексного использования мобильных устройств связи, сетевых информационных ресурсов, прикладного программного обеспечения (мобильных приложений) и персональных (носимых) устройств [7]. В соответствии с докладом Всемирной организации здравоохранения ЕВ139/8 от 27.05.2016 г. к задачам мобильного здравоохранения относятся расширение доступа к качественным медикосанитарным услугам, в частности – услугам по охране полового и репродуктивного здоровья, снижение преждевременной смертности от неинфекционных заболеваний, повышение глобальной безопасности в области здравоохранения. Из сказанного следует высокая актуальность технологий mHealth для решения указанных выше задач.

Научный мир активно обсуждает возможности мобильного здравоохранения. Наукометрический анализ и оценка фронтов исследований указывают на наличие двух динамично развивающихся научно-технологических трендов. К первому относятся мобильные приложения в медицине, осуществляющие сбор, хранение и распространение медицинских данных, а ко второму – беспроводные сенсоры для мониторинга состояния здоровья человека [8].

В глобальной перспективе технологии мобильного здравоохранения широко применяются для решения разнообразных организационных, профилактических и клинических задач. Опубликовано значительное количество научных статей и обзоров [8]. Российскими учеными представлены отдельные публикации о применении тех или иных мобильных технологий для решения задач в рамках отдельных клинических специальностей – реабилитации, урологии, кардиологии, сестринском уходе [9–12].

Значительный объем инвестиций и повышенный интерес к цифровому здоровью обуславливает некоторое опережение технических решений и отставание клинического их применения. Поэтому представляется актуальным изучение ситуации с развитием рынка мобильных приложений, связанных со здоровьем, как основной технологии мобильного здравоохранения. В глобальной перспективе такие исследования уже проводились, однако российский сегмент рынка не изучался.

Цель исследования – систематизация количественных показателей и основных характеристик российских мобильных приложений, связанных со здоровьем и медициной.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Стратегия поиска

В данном исследовании проведен систематический поиск и анализ содержания мобильных приложений, посвященных вопросам медицины и здоровья и доступных в магазинах приложений «Apple App Store» (iOS) и «Google Play Store» (Android). Поиск проводился в период с 01.03.2021 по 30.04.2021 двумя авторами анонимно, с использованием стандартных учетных записей пользователей для каждого магазина.
В «Apple App Store» проанализированы категории «Медицина» и «Здоровье и фитнес», в «Google Play Store» – категории «Медицина», «Материнство и детство» и «Здоровье и фитнес». Включались только приложения на русском языке.

Отбор мобильных приложений

Процесс отбора приложений представлен на рис. 1.

Рис. 1. Схема исследования
Fig. 1. Study design

В выборку были включены приложения, ориентированные на здоровье и предназначенные для потребителей медицинских услуг (широкая аудитория в качестве предполагаемых пользователей приложений; сюда входят пациенты, семьи, лица, осуществляющие уход).

Критерии включения:

• реализация приложения на русском языке (в том числе, многоязычные приложения);
• наличие обновлений приложения с 2016 г.

Критерии не включения:

• отсутствие обновлений более 5 лет (что свидетельствовало об отсутствии работы над конкретным приложением).
• приложение предназначено для использования медицинскими работниками и является частью медицинской информационной системы.
• в отличие от предыдущих международных исследований мы не использовали в качестве критериев включения/не включения значения рейтинга, количества скачиваний, так как предполагали изучить эти показатели на сформированной выборке [13, 14].

Извлечение данных

Все идентифицированные приложения (n=1631) были включены в первоначальный список, позволяющий определить их общее количество и проанализировать релевантность названий и аннотаций теме исследования. На этом этапе были удалены 836 приложений как нерелевантные. Далее проведено выявление дубликатов и проверка соответствия приложений критериям включения. В результаты отбора в итоговую выборку вошло 231 уникальное мобильное приложение. Путем углубленного анализа выборки извлечены данные о числе скачиваний данного приложения, его рейтинге, условиях использования, функциональным возможностям и содержимом, включая отзывы пользователей. Это позволило выделить явные тематические группы среди приложений, систематизировать и описать их.

Анализ данных

В исследовании применены аналитические методы анализа и синтеза. Использованы средства описательной статистики, в частности, минимальное и максимальное значение, арифметическое среднее, стандартное отклонение, 95% доверительный интервал, проводилось сравнение средних значений. Для каждой тематической группы рассчитан средний рейтинг, что позволило провести ранжирование приложений по популярности. Для сбора и обработки использовано программное обеспечение «MedCalc®».

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

В результате систематического поиска выявлено 231 уникальное мобильное приложение, предназначенное для решения тех или иных вопросов, связанных со здоровьем, медициной, здравоохранением. Указанные приложения реализованы на русском языке, они регулярно поддерживались и обновлялись разработчиками. Рассмотренные приложения объединены в несколько тематических групп, которые ранжированы в порядке убывания популярности (табл. 1).

Обращает на себя внимание высокая оценка пользователями изучаемых мобильных приложений. Средний балл составляет 4,1+0,8, медиана – 4,3. При этом отсутствуют статистически значимые различия между средними балльными оценками приложений, реализованных на iOS и на Android. Фактически 69,5% приложений, связанных со здоровьем, имеют рейтинговую оценку 4 или более, вне зависимости от операционной системы.

Самыми популярными приложениями по количеству скачиваний из рассмотренных стали приложения из группы «Фитнес и здоровый образ жизни», по отдельным позициям – более 1,2 млрд установок, в целом по группе значения показателей также оказались высокими. Вторая по популярности группа – «Женское здоровье»: более 285 млн. суммарных скачиваний и до 50 млн. по отдельным позициям.
При этом необходимо отметить, что рассматривались преимущественно российские приложения, однако, в первой группе лидирующие позиции занимают многоязычные предустановленные приложения. При исключении данных приложений из выборки, указанные выше две группы, будут, предположительно, соразмерны.

Наиболее высокие оценки приложений в разрезе групп получили сервисы, связанные с контролем беременности, развития плода и детей, а также сервисы для определения симптомов болезней или оценки физиологического состояния организма.

Большое количество приложений представлено в группах «Аптеки и справочники», «Женское здоровье», «Контроль состояния организма». Сервисы из данных групп на настоящий момент лидируют также и по популярности/установкам, при этом необходимо отметить, что приложения по своей сути оказывают информационные услуги.

Приложения из группы «Контроль состояния организма» исходя из количества скачиваний достаточно популярны: более 26 млн. установок по большинству и 5 млн. по отдельным позициям. Из приложений с узким функционалом и ориентированностью на отдельную нозологию самые популярные – «Контроль артериального давления» и «Измерение ЧСС».

Таблица 1. Рейтинг тематических групп российских мобильных приложений, связанных со здоровьем и медициной
Table 1. Rating of thematic groups of Russian mobile applications related to health and medicine

Помимо узкоспециализированных приложений и приложений справочно-информационного характера, наблюдается тенденция разработки мультифункциональных сервисов платформенного типа, которые объединяют в себе не только справочники и хранилище данных, но и возможности обработки/передачи информации для дальнейшего использования. Однако, необходимо отметить, что функционал данных приложений достаточно ограниченный, не всегда оптимизирован клиентский путь внутри приложения и возможность интеграции с другими сервисами, приложениями и устройствами. Часто подобные агрегаторы аккумулируют в себе информацию и не имеют возможности ее полноценно использовать и обрабатывать; внутренние разделы одного сервиса не взаимосвязаны, основной принцип работы – фиксирование факта события без дальнейшей интерпретации, визуализация в динамике, прогнозная аналитика в зачаточном состоянии, которая не является основой для принятия решений пользователем.

Прослеживается тенденция по организации взаимодействия между пациентом и медицинской организацией (запись на прием, телемедицинское консультирование и мониторинг, общение с врачом). Однако направление комплексного подхода к контролю жизненно важных показателей отдельно взятого человека, а также такие параметры, как контроль над своими эмоциями, оценка органов и систем, их функционирование, оценка рисков и прогнозирование развития заболеваний, остаются по-прежнему не реализованными в полной мере.

Необходимо также отметить отсутствие сервисов, которые могли бы полноценно объединить в себе различные сегменты рынка: медицина, спорт, страхование, фармакологический сектор и другие. Партнерские программы, интеграция с узкоспециализированными приложениями и объединение различных областей в рамках одного сервиса могли бы значительно расширить аудиторию потенциальных пользователей.

По итогам анализа отзывов пользователей было выявлено, что возможность доступа к функционалу нескольких приложений без дополнительных установок, переходов, прочих манипуляций могла бы существенно повлиять на характер взаимодействия и частоту обращения к сервисам со стороны потенциального пользователя.

На вовлеченность в процесс использования приложения разработчики действующих сервисов предлагают влиять путем создания чатов по интересам для общения. Принципы геймификации в основе рассмотренных приложений встречаются крайне редко: характерно в большей степени для многоязычных встроенных приложений с большим охватом аудитории.
У части приложений с функционалом агрегаторов реализована бонусная система, а также предлагаются накопительные системы скидок с целью удержания аудитории и дополнительного стимулирования активности. Наиболее часто внедрение карт лояльности и бонусной системы отмечено в приложениях группы «Аптеки» и «Телемедицина».

В тех приложениях, где не реализована возможность ведения семейных аккаунтов, пользователи оставляют запросы на доработку приложения в части внесения информации о членах семьи. Возможность ограничения доступа к определенному объему информации в рамках семейных аккаунтов высоко оценивается пользователями приложений.

Общей особенностью рассмотренных приложений также является высокий уровень защиты информации, безопасность использования, возможность выгрузки и отправки данных в формате «PDF».
Практически все приложения предупреждают о рекомендательном характере представленной информации и необходимости обратиться к врачу в случае непредвиденной и опасной ситуации, тем самым дистанцируясь от необходимости проходить клинические испытания и регистрироваться как программное медицинское изделие.

Значительная часть из рассмотренных приложений является бесплатными, однако, почти все содержат рекламные материалы, встроенные покупки, а также возможность приобретения премиального доступа (в том числе с целью блокирования рекламных кампаний партнеров).

Детальная информация об основных функциональных возможностях различных групп приложений приведена в сводной таблице 2.

Таблица 2. Описание основных функциональных возможностей мобильных приложений, связанных со здоровьем и медициной
Table 2. Description of the main functionalities of mobile applications related to health and medicine

Проанализировав данные выборки мобильных приложений, мы пришли к следующим заключениям. Наиболее популярными схемами монетизации являются: реклама, встроенные покупки, возможность повышения статуса пользователя с расширением возможностей (в том числе платный отказ от рекламы), комиссия за реализацию товаров/услуг (лидогенерация), агентское вознаграждение.
Наиболее востребованным пользователями контентом является: полная и регулярная диагностика организма (медицина), мониторинг показателей здоровья, анализ физической активности, женское здоровье и беременность, детское здоровье (послеродовый период в первую очередь).

В целом такое распределение соответствует международным тенденциям.

Массовым можно назвать глобальное использование приложений для фитнесса, поддержания здорового образа жизни, управления физической активностью и здоровым питанием [15–17].

Не менее значительный сегмент рынка мобильного приложений адресован проблемам женского здоровья. В частности, в настоящее время применяются порядка 655 мобильных приложений на английском языке, направленных на улучшение исходов беременности. Вместе с тем, большинство из них являются субоптимальными с точки зрения качества, практичности и функциональности. Подчеркивается факт неясного первичного целеполагания при создании большей части приложений [18]. Процитированные результаты исследования указывают на необходимость целенаправленных действий по валидации существующего и квалифицированной подготовке контента мобильных приложений.

Также, в мире очень популярны мобильные приложения для дистанционного мониторинга хронических неинфекционных заболеваний [19]. Например, в результате систематического поиска выявлено 184 приложения, которые могут использоваться медицинскими работниками и пациентами с гипертонией для мониторинга артериального давления, развития ключевых функций самоуправления. Однако, большинство таких приложений отличается крайне низким качеством, что обусловлено низкой вовлеченность врачей в их разработку (только 3,8% случаев) [20].

Нами установлено, что на российском рынке имеются свободные или низко-конкурентные ниши, перспективные для вывода новых продуктов: оценка рисков; доступ к инновационным цифровым сервисам в сфере обследования и лечения; приложения для общения пациентов с системами искусственного интеллекта; забота о ментальном здоровье; повышение личной эффективности путем управления здоровьем.
Необходимо подчеркнуть, что технологии искусственного интеллекта (ИИ), безусловно, проходят пик всеобщего внимания и ожиданий. Вместе с тем, в вопросе применимости и качества мобильных приложений на основе ИИ для самостоятельного использования пациентами нет общепринятой позиции. Описано постепенное ухудшение диагностической точности приложений для «самодиагностики» заболеваний органа зрения по мере их эксплуатации, то есть – недостаточная воспроизводимость результатов работы [21]. Предложены требования, которые могут обеспечить применимость и качество мобильных приложений на основе ИИ для сферы дерматологии [22]. В целом, в научной литературе идет активная дискуссия на эту тему [23].

Особо стоит отметить нишу ментального здоровья, которая чрезвычайно активно заполнена на международном уровне. В мире мобильные приложения для поддержки ментального здоровья достаточно распространены. Их качество и субъективные оценки потребителей, в целом, высокие. На удовлетворенность пользователей прямо влияют функциональность и интерфейс, в то время как качество контента нет [24]. По нашему мнению, это свидетельствует о недостаточной информированности пользователей о реальных возможностях и ограничениях технологий мобильного здоровья, а также – об отсутствии критериев качества мобильных приложений, которые были бы доступны населению.

В Китае применяется порядка 172 мобильных приложений, из которых 21,5% предназначены для психологического консультирования, 29,1% – для оценки состояния, 7,0% – для снятия стресса (в основном посредством медитации), 14,0% – для психологического обучения, а 28,4% предлагают смешанный функционал. Подавляющее большинство таких приложений (96,5%) предназначены для взрослого населения. Надо отметить, что приложения не предназначены для оказания психиатрической помощи, речь идет именно о профилактике и поддержании ментального здоровья. Большинство приложений содержат полезные и основанные на фактах элементы, такие как качественная информация, проверенные измерения и полезные методы. Однако, сами авторы обзора подчеркивают потребность в большей пациентоориентированности таких решений, что потенциально позволит применять их не только для профилактики, но и для оказания медицинской помощи [25]. В англоязычном сегменте интернет представлены более 60 мобильных приложений для профилактики суицидального поведения. Относительно высоки оценки их функциональности и качества, однако, подчеркивается слабая вовлеченность врачей-клиницистов в разработку и поддержку применения таких решений [26]. Надо почеркнуть слабую изученность в глобальной перспективе проблемы создания, безопасности и эффективности применения мобильных приложений в контексте ментального здоровья детей и подростков [27].

С нашей точки зрения, перспективными подходами для повышения популярности приложения являются: геймификация; развитие отдельной субкультуры системного управления здоровьем; формирование приятной привычки постоянного использования приложения через диалог с ним и без существенного изменения образа жизни и дополнительного стресса. Такой подход подтверждается и международной практикой к повышению удовлетворенности пользователей [28]. Действительно, как следует из предыдущих публикаций, эффективность мобильных приложений для здоровья прямо коррелирует с приверженностью к их использованию, то есть обуславливается наличием инструментов вовлечения и поддержания интереса пользователей. Так для мобильных приложений, направленных на коррекцию поведенческих факторов риска у беременных женщин, наличие встроенных средств вовлечения обеспечивало достоверно лучшую результативность вмешательств, чем функциональность и даже качество контента [29]. Простота использования, навигация, визуальная привлекательность положительно влияют на приверженность и удовлетворенность пользователей мобильных приложений, связанных со здоровьем [24].

В плане развития полагаем важным обеспечение высокого уровня защиты информации, конфиденциальность, в том числе внутри семейных аккаунтов. Перспективным представляется развитие в приложениях интеграции с встроенными приложениями операционной системы телефона и носимыми устройствами, объединение различных сегментов рынка, бонусная система.

Ограничения исследования связаны с его описательным дизайном. Основной задачей этой работы была систематизация и количественная характеристика общей ситуации, а также типизация приложений. Однако углубленный качественный анализ российских мобильных приложений, связанных со здоровьем и медициной, не проводился. Это создает ограничения и для сравнительного изучения полученных результатов с предыдущими публикациями на эту тему.

Направлением дальнейших исследований станет качественный анализ мобильных приложений с использованием международной валидированной методики тестирования, классификации и оценки качества мобильных приложений для здоровья «Mobile App Rating Scale (MARS)» [30, 31].

ВЫВОДЫ

1. В русскоязычном сегменте интернет представлены свыше 200 регулярно актуализируемых мобильных приложений, связанных со здоровьем и медициной. Большинство из них отличаются высоким рейтингом (69,5% – 4 балла и более) и количеством установок, причем вне зависимости от операционной системы.
2. С точки зрения пользователей наиболее востребованные тематики – это регулярная диагностика, мониторинг показателей здоровья, анализ физической активности, женское здоровье и беременность, детское здоровье.
3. Требуется углубленное изучение качества мобильных приложений, связанных со здоровьем и медициной, оценка их влияния на состояние здоровья населения.
4. С учетом тенденций развития системы российского здравоохранения рынок медицинских приложений, включая решения по оценке данных и прогнозированию, имеет высокую актуальность и значительный объем потенциальных пользователей.

ЛИТЕРАТУРА

1. How certain are the United Nations global population projections? [Electronic resource]. URL: https://www.un.org/en/development/desa/population/publications/pdf/popfa...
2. World Population Ageing – the United Nations. [Electronic resource]. URL: https://www.un.org/en/sections/issues-depth/ageing /
3. Кобякова О.С. Хронические неинфекционные заболевания: эффекты сочетанного влияния факторов риска. Профилактическая медицина 2019;22(2):45-50. [Kobyakova O.S. i dr. Hronicheskie neinfektsionnyie zabolevaniya: effektyi sochetannogo vliyaniya faktorov riska. Profilakticheskaya meditsina = Russian Journal of Preventive Medicine and Public Health 2019;22(2):45-50. (In Russian)].
4. Foreman K.J., Marquez N., Dolgert A., Fukutaki K., Fullman N., McGaughey M., et al. Forecasting life expectancy, years of life lost, and all-cause and cause-specific mortality for 250 causes of death: reference and alternative scenarios for 2016–40 for 195 countries and territories. The Lancet 2018;392:10159:2052-2090.
5. The hospital is dead, long live the hospital. [Electronic resource]. URL:https://www.mckinsey.com/industries/healthcare-systems-and-services/our-insights/the-hospital-is-dead-long-live-the-hospital#.
6. Global shortage of health workers expected to keep growing, UN agency warns. [Electronic resource]. URL: https://news.un.org/en/ story/2013/11/455122-global-shortage-health-workers-expected-keepgrowing-un-agencywarns#:~:text=The%20United%20Nations %20World%20Health,current%20deficit%20of%207.2%20million.
7. Владзимирский А.В., Лебедев Г.С. Телемедицина. М.: ГЭОТАР – Медиа 2018. [Vladzimirskiy A.V., Lebedev G.S. Telemeditsina. M.: GEOTAR – Media 2018. (In Russian)].
8. Цветкова Л.А., Кузнецов П.П., Куракова Н.Г. Оценка перспектив развития мобильной медицины – mhealth на основании данных наукометрического и патентного анализа. Врач и информационные технологии 2014(4):66-77. [Tsvetkova L.A., Kuznetsov P.P., Kurakova N.G. Otsenka perspektiv razvitiya mobilnoy meditsinyi – mhealth na osnovanii dannyih naukometricheskogo i patentnogo analiza. Vrach i informatsionnyie tehnologii = Information technologies for the Physician 2014(4):66-77. (In Russian)].
9. Нигинский Д.М., Брынза Н.С., Потапов А.П., Костров В.И. Результаты применения mhealth технологий в Тюменской области на примере дистанционного мониторинга электрокардиограммы. Медицинская наука и образование Урала 2019;20:2(98):155-158. [Niginskiy D.M., Bryinza N.S., Potapov A.P., Kostrov V.I. Rezultatyi primeneniya mhealth tehnologiy v Tyumenskoy oblasti na primere distantsionnogo monitoringa elektrokardiogrammyi. Meditsinskaya nauka i obrazovanie Urala = Medical science and education of the Urals 2019;20:2(98):155-158. (In Russian)].
10. Тубекова М.А. Технологии mhealth в реабилитации пациентов с сердечной недостаточностью. Вестник восстановительной медицины 2019;3(91):44-49. [Tubekova M.A. Tehnologii mhealth v reabilitatsii patsientov s serdechnoy nedostatochnostyu. Vestnik vosstanovitelnoy meditsinyi = Bulletin of Rehabilitation Medicine 2019;3(91):44-49. (In Russian)].
11. Шадеркин И.А., Цой А.А., Сивков А.В., Шадеркина В.А., Просянников М.Ю., Войтко Д.А., Зеленский М.М. Mhealth – новые возможности развития телекоммуникационных технологий в здравоохранении. Экспериментальная и клиническая урология 2015(2):142-148. [Shaderkin I.A., Tsoy A.A., Sivkov A.V., Shaderkina V.A., Prosyannikov M.Yu., Voytko D.A., Zelenskiy M.M. Mhealth – novyie vozmozhnosti razvitiya telekommunikatsionnyih tehnologiy v zdravoohranenii. Eksperimentalnaya i klinicheskaya urologiya = Experimental and clinical urology 2015(2):142-148. (In Russian)].
12. Пономарева Л.А., Баринова Ю.Ю., Сусина О.Ю. Mhealth – инновации в лечебно-диагностическом процессе взаимодействия сестринского персонала и пациентов. Медсестра 2016(10):56-60. [Ponomareva L.A., Barinova Yu.Yu., Susina O.Yu. Mhealth – innovatsii v lechebno-diagnosticheskom protsesse vzaimodeystviya sestrinskogo personala i patsientov. Medsestra = The Nurse 2016(10):56-60. (In Russian)].
13. Bardus M., van Beurden S.B., Smith J.R., Abraham C. A review and content analysis of engagement, functionality, aesthetics, information quality, and change techniques in the most popular commercial apps for weight management. Int J Behav Nutr Phys Act 2016 Mar 10(13):35. https://doi.org/10.1186/s12966-016-0359-9.
14. Mandracchia F., Llaurad E., Tarro L., Valls R.M., Solà R. Mobile Phone Apps for Food Allergies or Intolerances in App Stores: Systematic Search and Quality Assessment Using the Mobile App Rating Scale (MARS). JMIR Mhealth Uhealth 2020 Sep 16;8(9):e18339. https://doi.org/10.2196/18339.
15. Domin A., Spruijt-Metz D., Theisen D., Ouzzahra Y., Vљgele C. Smartphone-Based Interventions for Physical Activity Promotion: Scoping Review of the Evidence Over the Last 10 Years. JMIR Mhealth Uhealth 2021 Jul 21;9(7):e24308. https://doi.org/10.2196/24308.
16. Kљnig L.M., Attig C., Franke T., Renner B. Barriers to and Facilitators for Using Nutrition Apps: Systematic Review and Conceptual Framework. JMIR Mhealth Uhealth 2021 Apr 1. https://doi.org/10.2196/20037.
17. Paganini S., Terhorst Y., Sander L.B., Catic S., Balci S., Kџchler A.M., Schultchen D., Plaumann K., Sturmbauer S., KrЉmer L.V., Lin J., Wurst R., Pryss R., Baumeister H., Messner E.M. Quality of Physical Activity Apps: Systematic Search in App Stores and Content Analysis. JMIR Mhealth Uhealth 2021 Jun 9;9(6):e22587. https://doi.org/10.2196/22587.
18. Musgrave L.M., Kizirian N.V., Homer C.S.E., Gordon A. Mobile Phone Apps in Australia for Improving Pregnancy Outcomes: Systematic Search on App Stores. JMIR Mhealth Uhealth 2020 Nov 16;8(11):e22340. https://doi.org/10.2196/22340.
19. Arnhold M., Quade M., Kirch W. Mobile applications for diabetics: a systematic review and expert-based usability evaluation considering the special requirements of diabetes patients age 50 years or older. J Med Internet Res 2014 Apr 9;16(4):e104. https://doi.org/10.2196/jmir.2968.
20. Jamaladin H., van de Belt T.H., Luijpers L.C., de Graaff F.R., Bredie S.J., Roeleveld N., van Gelder M.M. Mobile Apps for Blood Pressure Monitoring: Systematic Search in App Stores and Content Analysis. JMIR Mhealth Uhealth 2018 Nov 14;6(11):e187. https://doi.org/10.2196/mhealth.9888.
21. Ćirković A. Evaluation of Four Artificial Intelligence-Assisted Self-Diagnosis Apps on Three Diagnoses: Two-Year Follow-Up Study. J Med Internet Res 2020 Dec 4;22(12):e18097. https://doi.org/10.2196/18097.
22. Blum A., Bosch S., Haenssle H.A., Fink C., Hofmann-Wellenhof R., Zalaudek I., Kittler H., Tschandl P. Kunstliche Intelligenz und Smartphone-Programm-Applikationen (Apps): Bedeutung fur die dermatologische Praxis [Artificial intelligence and smartphone program applications (Apps): Relevance for dermatological practice]. Hautarzt 2020 Sep;71(9):691-698. German. https://doi.org/10.1007/s00105-020-04658-4.
23. Abbasi J. Artificial Intelligence-Based Skin Cancer Phone Apps Unreliable. JAMA 2020 Apr 14;323(14):1336. https://doi.org/10.1001/jama.2020.4543.
24. Lau N., O'Daffer A., Yi-Frazier J.P., Rosenberg A.R. Popular EvidenceBased Commercial Mental Health Apps: Analysis of Engagement, Functionality, Aesthetics, and Information Quality. JMIR Mhealth Uhealth 2021 Jul 14;9(7):e29689. https://doi.org/10.2196/29689.
25. Yin H., Wardenaar K.J., Wang Y., Wang N., Chen W., Zhang Y., Xu G., Schoevers R.A. Mobile Mental Health Apps in China: Systematic App Store Search. J Med Internet Res 2020 Jul 27;22(7):e14915. https://doi.org/10.2196/14915.
26. Wilks C.R., Chu C., Sim D., Lovell J., Gutierrez P., Joiner T., Kessler R.C., Nock M.K. User Engagement and Usability of Suicide Prevention Apps: Systematic Search in App Stores and Content Analysis. JMIR Form Res 2021 Jul 14;5(7):e27018. https://doi.org/10.2196/27018.
27. Grist R., Porter J., Stallard P. Mental Health Mobile Apps for Preadolescents and Adolescents: A Systematic Review. J Med Internet Res 2017 May 25;19(5):e176. https://doi.org/10.2196/jmir.7332.
28. Fijačko N., Masterson Creber R., Gosak L., Štiglic G., Egan D., Chaka B., Debeljak N., Strnad M., Skok P. Evaluating Quality, Usability, Evidence-Based Content, and Gamification Features in Mobile Learning Apps Designed to Teach Children Basic Life Support: Systematic Search in App Stores and Content Analysis. JMIR Mhealth Uhealth 2021 Jul 20;9(7):e25437. https://doi.org/10.2196/25437.
29. Hayman M., Alfrey K.L., Cannon S., Alley S., Rebar A.L., Williams S., Short C.E., Altazan A., Comardelle N., Currie S., Denton C., Harrison C.L., Lamerton T., Mena G.P., Moran L., Mottola M., Nagpal T.S., Vincze L., Schoeppe S. Quality, Features, and Presence of Behavior Change Techniques in Mobile Apps Designed to Improve Physical Activity in Pregnant Women: Systematic Search and Content Analysis. JMIR Mhealth Uhealth 2021 Apr 7;9(4):e23649. https://doi.org/10.2196/23649.
30. Stoyanov S.R., Hides L., Kavanagh D.J., Zelenko O., Tjondronegoro D., Mani M. Mobile app rating scale: a new tool for assessing the quality of health mobile apps. JMIR Mhealth Uhealth 2015 Mar 11;3(1):e27. https://doi.org/10.2196/mhealth.3422.
31. Terhorst Y., Philippi P., Sander L.B., Schultchen D., Paganini S., Bardus M., Santo K., Knitza J., Machado G.C., Schoeppe S., Bauerei§ N., Portenhauser A., Domhardt M., Walter B., Krusche M., Baumeister H., Messner E.M. Validation of the Mobile Application Rating Scale (MARS). PLoS One 2020 Nov 2;15(11):e0241480. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241480.