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
 
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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.
Stichworte
Digital Medicine; Arrhythmias; Cardiology; Health apps; Mobile health
Erscheinungsjahr
2023
Zeitschriftentitel
Herzschrittmachertherapie + Elektrophysiologie
Band
34
Ausgabe
3
Seite(n)
218–225
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.
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PMID: 37380893
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