Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias
Lawin D, von Jan U, Pustozerov E, Lawrenz T, Stellbrink C, Albrecht U-V (2023)
Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie 34(3): 218–225.
Zeitschriftenaufsatz
| Veröffentlicht | Englisch
Download
s00399-023-00947-2.pdf
1.49 MB
Autor*in
Einrichtung
Abstract / Bemerkung
**Background**
Smartphone apps are increasingly utilised by patients and physicians for medical purposes. Thus, numerous applications are provided on the App Store platforms. **Objectives**
The aim of the study was to establish a novel, expanded approach of a semiautomated retrospective App Store analysis (SARASA) to identify and characterise health apps in the context of cardiac arrhythmias. **Materials and methods**
An automated total read-out of the “Medical” category of Apple’s German App Store was performed in December 2022 by analysing the developer-provided descriptions and other metadata using a semiautomated multilevel approach. Search terms were defined, based on which the textual information of the total extraction results was automatically filtered. **Results**
A total of 435 of 31,564 apps were identified in the context of cardiac arrhythmias. Of those, 81.4% were found to deal with education, decision support, or disease management, and 26.2% (additionally) provided the opportunity to derive information on heart rhythm. The apps were intended for healthcare professionals in 55.9%, students in 17.5%, and/or patients in 15.9%. In 31.5%, the target population was not specified in the description texts. In all, 108 apps (24.8%) provided a telemedicine treatment approach; 83.7% of the description texts did not reveal any information on medical product status; 8.3% of the apps indicated that they have and 8.0% that they do not have medical product status. **Conclusion**
Through the supplemented SARASA method, health apps in the context of cardiac arrhythmias could be identified and assigned to the target categories. Clinicians and patients have a wide choice of apps, although the app description texts do not provide sufficient information about the intended use and quality.
**Hintergrund**
Smartphone-Apps werden von Patient*innen und Ärzt*innen zunehmend für medizinische Zwecke genutzt. Zahlreiche Anwendungen sind in den App-Stores verfügbar. **Ziel der Arbeit**
Ziel dieser Studie war es, über einen neuartigen und erweiterten Ansatz einer halbautomatischen retrospektiven App-Store-Analyse (SARASA) Gesundheits-Apps im Zusammenhang mit kardialen Arrhythmien zu identifizieren und zu charakterisieren. **Material und Methoden**
Im Dezember 2022 wurde eine automatisierte Auslese der gesamten Kategorie „Medizin“ des deutschen Apple-App-Stores durchgeführt. Dafür wurden die von den Entwicklern stammenden Beschreibungstexte und andere Metadaten in einem halbautomatischen mehrstufigen Ansatz analysiert. Die textlichen Informationen aller Extraktionsergebnisse wurden anhand definierter Suchbegriffe automatisch gefiltert. **Ergebnisse**
Unter 31.564 Apps wurden 435 mit einem Anwendungszweck im Kontext kardialer Arrhythmien gefunden. Von diesen dienten 81,4 % der Bildung, der Entscheidungshilfe oder dem Krankheitsmanagement und 26,2 % boten (zusätzlich) die Möglichkeit, Informationen über den Herzrhythmus abzuleiten. Die Anwendungen richteten sich in 55,9 % der Fälle an medizinisches Fachpersonal, in 17,5 % an Studierende und/oder in 15,9 % an Patient*innen. In 31,5 % der Beschreibungstexte war die Zielgruppe nicht angegeben. Insgesamt 108 Apps (24,8 %) enthielten einen telemedizinischen Behandlungsansatz. Während 83,7 % der Beschreibungstexte keinerlei Angaben zum Medizinproduktstatus enthielten, wurde in 8,3 % ein Medizinproduktstatus bejaht und in 8,0 % ein solcher verneint. **Schlussfolgerung**
Durch die erweiterte SARASA-Methode konnten Apps im Kontext kardialer Arrhythmien identifiziert und charakterisiert werden. Heutzutage steht eine große Auswahl an Apps für Kliniker*innen und Patient*innen zur Verfügung. Leider liefern die Beschreibungstexte häufig keine ausreichenden Informationen über Verwendungszweck und Qualität.
Smartphone apps are increasingly utilised by patients and physicians for medical purposes. Thus, numerous applications are provided on the App Store platforms. **Objectives**
The aim of the study was to establish a novel, expanded approach of a semiautomated retrospective App Store analysis (SARASA) to identify and characterise health apps in the context of cardiac arrhythmias. **Materials and methods**
An automated total read-out of the “Medical” category of Apple’s German App Store was performed in December 2022 by analysing the developer-provided descriptions and other metadata using a semiautomated multilevel approach. Search terms were defined, based on which the textual information of the total extraction results was automatically filtered. **Results**
A total of 435 of 31,564 apps were identified in the context of cardiac arrhythmias. Of those, 81.4% were found to deal with education, decision support, or disease management, and 26.2% (additionally) provided the opportunity to derive information on heart rhythm. The apps were intended for healthcare professionals in 55.9%, students in 17.5%, and/or patients in 15.9%. In 31.5%, the target population was not specified in the description texts. In all, 108 apps (24.8%) provided a telemedicine treatment approach; 83.7% of the description texts did not reveal any information on medical product status; 8.3% of the apps indicated that they have and 8.0% that they do not have medical product status. **Conclusion**
Through the supplemented SARASA method, health apps in the context of cardiac arrhythmias could be identified and assigned to the target categories. Clinicians and patients have a wide choice of apps, although the app description texts do not provide sufficient information about the intended use and quality.
**Hintergrund**
Smartphone-Apps werden von Patient*innen und Ärzt*innen zunehmend für medizinische Zwecke genutzt. Zahlreiche Anwendungen sind in den App-Stores verfügbar. **Ziel der Arbeit**
Ziel dieser Studie war es, über einen neuartigen und erweiterten Ansatz einer halbautomatischen retrospektiven App-Store-Analyse (SARASA) Gesundheits-Apps im Zusammenhang mit kardialen Arrhythmien zu identifizieren und zu charakterisieren. **Material und Methoden**
Im Dezember 2022 wurde eine automatisierte Auslese der gesamten Kategorie „Medizin“ des deutschen Apple-App-Stores durchgeführt. Dafür wurden die von den Entwicklern stammenden Beschreibungstexte und andere Metadaten in einem halbautomatischen mehrstufigen Ansatz analysiert. Die textlichen Informationen aller Extraktionsergebnisse wurden anhand definierter Suchbegriffe automatisch gefiltert. **Ergebnisse**
Unter 31.564 Apps wurden 435 mit einem Anwendungszweck im Kontext kardialer Arrhythmien gefunden. Von diesen dienten 81,4 % der Bildung, der Entscheidungshilfe oder dem Krankheitsmanagement und 26,2 % boten (zusätzlich) die Möglichkeit, Informationen über den Herzrhythmus abzuleiten. Die Anwendungen richteten sich in 55,9 % der Fälle an medizinisches Fachpersonal, in 17,5 % an Studierende und/oder in 15,9 % an Patient*innen. In 31,5 % der Beschreibungstexte war die Zielgruppe nicht angegeben. Insgesamt 108 Apps (24,8 %) enthielten einen telemedizinischen Behandlungsansatz. Während 83,7 % der Beschreibungstexte keinerlei Angaben zum Medizinproduktstatus enthielten, wurde in 8,3 % ein Medizinproduktstatus bejaht und in 8,0 % ein solcher verneint. **Schlussfolgerung**
Durch die erweiterte SARASA-Methode konnten Apps im Kontext kardialer Arrhythmien identifiziert und charakterisiert werden. Heutzutage steht eine große Auswahl an Apps für Kliniker*innen und Patient*innen zur Verfügung. Leider liefern die Beschreibungstexte häufig keine ausreichenden Informationen über Verwendungszweck und Qualität.
Stichworte
Digital Medicine;
Arrhythmias;
Cardiology;
Health apps;
Mobile health
Erscheinungsjahr
2023
Zeitschriftentitel
Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie
Band
34
Ausgabe
3
Seite(n)
218–225
Urheberrecht / Lizenzen
ISSN
0938-7412
eISSN
1435-1544
Finanzierungs-Informationen
Open-Access-Publikationskosten wurden durch die Universität Bielefeld im Rahmen des DEAL-Vertrags gefördert.
Page URI
https://pub.uni-bielefeld.de/record/2980369
Zitieren
Lawin D, von Jan U, Pustozerov E, Lawrenz T, Stellbrink C, Albrecht U-V. Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias. Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie. 2023;34(3):218–225.
Lawin, D., von Jan, U., Pustozerov, E., Lawrenz, T., Stellbrink, C., & Albrecht, U. - V. (2023). Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias. Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie, 34(3), 218–225. https://doi.org/10.1007/s00399-023-00947-2
Lawin, Dennis, von Jan, Ute, Pustozerov, Evgenii, Lawrenz, Thorsten, Stellbrink, Christoph, and Albrecht, Urs-Vito. 2023. “Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias”. Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie 34 (3): 218–225.
Lawin, D., von Jan, U., Pustozerov, E., Lawrenz, T., Stellbrink, C., and Albrecht, U. - V. (2023). Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias. Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie 34, 218–225.
Lawin, D., et al., 2023. Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias. Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie, 34(3), p 218–225.
D. Lawin, et al., “Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias”, Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie, vol. 34, 2023, pp. 218–225.
Lawin, D., von Jan, U., Pustozerov, E., Lawrenz, T., Stellbrink, C., Albrecht, U.-V.: Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias. Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie. 34, 218–225 (2023).
Lawin, Dennis, von Jan, Ute, Pustozerov, Evgenii, Lawrenz, Thorsten, Stellbrink, Christoph, and Albrecht, Urs-Vito. “Evaluation of a semiautomated App Store analysis for the identification of health apps for cardiac arrhythmias”. Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie 34.3 (2023): 218–225.
Alle Dateien verfügbar unter der/den folgenden Lizenz(en):
Creative Commons Namensnennung 4.0 International Public License (CC-BY 4.0):
Volltext(e)
Name
s00399-023-00947-2.pdf
1.49 MB
Access Level
Open Access
Zuletzt Hochgeladen
2024-07-09T06:39:28Z
MD5 Prüfsumme
419ea90f13a41f721ea0d311588fce70
Link(s) zu Volltext(en)
Access Level
Open Access
Daten bereitgestellt von European Bioinformatics Institute (EBI)
Zitationen in Europe PMC
Daten bereitgestellt von Europe PubMed Central.
References
Daten bereitgestellt von Europe PubMed Central.
Export
Markieren/ Markierung löschen
Markierte Publikationen
Quellen
PMID: 37380893
PubMed | Europe PMC
Suchen in