用于潜在药物-药物相互作用检查的消费者移动应用:使用移动应用评级量表(MARS)的系统评价和内容分析

介绍

潜在的药物-药物相互作用(PDDI)已成为可预防问题的普遍来源，可发生在任何年龄组，并增加卫生保健系统的费用[1]。当一个人开了两种已知相互作用的药物时，就会发生PDDI。药物-药物相互作用(DDI)的发生被定义为由于共同给药而导致对药物的暴露或反应的临床改变。当相互作用的结果值得卫生保健专业人员(HCPs)的注意时，ddi可以具有临床相关性。当DDI的结果有害时，称为药物不良反应(ADR) [2]。ddi对患者的安全有着深远的影响，在所有与adr相关的住院病例中，有26%与ddi有关[3.]。此外，在美国，因药品不良反应(ADR)就诊的平均费用为每位患者3704美元[4，5]，显示出巨大的经济影响。

大多数pddi是可以预防的，但它仍然是患者和医疗保健系统的一个重大问题[3.，6]。据观察，医生并不总是意识到具有临床意义的药物相互作用[7，8]并可能低估了pddi的影响[9]。其他因素，如药房工作量大，也可能导致患者发生pddi的风险增加[10，11]。ddi也被确定为导致老年人住院的总体adr的重要部分[12]。

已提出的一个可能的解决方案是使用决策支持系统来检测和避免pddi [7，9]。随着智能手机和移动应用程序的兴起，pddi的决策支持系统现在已经在消费者和患者的范围内，而不再是hcp的专利。这是一个机会，可以通过提供必要的工具来检测、避免和报告ddi引起的不良反应事件，从而使患者参与其中并赋予其权力。13-17]。老年人使用多种药物的潜在好处被认为更大，因为有多个处方提供者参与护理，这是药物错误和不良反应事件的重要风险因素[18]。

具有PDDI决策支持的移动医疗(mHealth)应用程序不受食品和药物管理局法规的约束[19]，这可能对消费者和患者的安全构成重大威胁。据我们所知，市场上可用的PDDI移动健康应用程序的数量、功能、特征或功效从未被系统地评估过。因此，了解这些移动健康应用程序的特点对于规划未来的干预措施或政策非常重要，这些干预措施或政策旨在以患者为中心的护理和患者安全。本研究系统地回顾和评估了PDDI决策支持移动健康应用程序，这些应用程序通过谷歌Play商店(谷歌公司，加拿大)和苹果应用程序商店(苹果公司，加拿大)使用移动应用程序评级量表(MARS) [20.]。

方法

系统评审设计

本系统评价遵循系统评价和荟萃分析系统评价方案的首选报告项目[21]，但由于移动健康应用程序数据库的特点，它与发表文章的学术参考数据库不同，因此在少数情况下会偏离。为了确保审查过程透明且可复制，下面提供了每个步骤的详细描述。

应用搜索策略

我们的审查旨在搜索加拿大人可以公开使用的英语应用程序。两个最流行的移动应用数据库，苹果的app Store和Google Play Store，在2016年占移动应用市场的80.0%以上[22]，在本研究中进行了检索。

这项研究开发了一个关键字搜索程序来识别潜在的合格应用程序(文本框1)。首先，搜索者被指示在浏览器上退出谷歌账户，以防止任何个性化的搜索结果。在苹果应用商店和谷歌游戏商店中搜索与药物相互作用相关的搜索词。为了得到一致和全面的搜索结果，专门开发了所有小写字母和引号的搜索词。由于操作系统和应用程序的定期更新，两家商店的搜索都是在2016年12月的同一天进行的。此外，在指定的一组设备和同一网络上进行搜索，以获得一致的搜索结果，避免个性化搜索结果的偏差[23]。搜索结果被提取并保存在电子表格中，以供下一阶段的应用程序选择。

应用程序选择

在对两个数据库进行搜索之后，对于每个搜索词，所有确定的应用程序都分两个阶段进行筛选。首先，评审员通过阅读应用商店中可用的应用描述来验证应用是否符合纳入标准。这项研究包括了在其描述中声称检查pddi的应用程序，这些应用程序以英文发布，最后一次更新是在2016年或之后。如果应用程序针对非一般消费者，被动告知pddi用户(不允许配对或组合交互检查)，检查宠物和动物的药物相互作用，以及特定于特定疾病或药物类别，则排除应用程序。在筛选每个搜索词的结果后，所选的应用程序名称被汇总。如果一款应用同时出现在两个应用商店中，那么该研究将分别考虑这两个应用，并检查两个版本，以获取潜在的不同功能和用户评价。其次，作者从第一步开始下载并安装剩余的应用程序，再一次验证他们的资格。在测试设备上尝试三次后未能启动的应用程序被排除在外。所有苹果测试设备运行iPhone操作系统(iOS, Apple Inc .) 10，所有安卓测试设备运行安卓6.0。

数据收集流程

从之前的应用程序评论研究中提取了一组关于应用程序的一般信息[24，25]。一般应用信息提供了诸如可用性、可负担性和用户满意度等相关信息。从文献综述中确定了一组次要功能，这些功能可以进一步授权最终用户，而不仅仅是PDDI检查功能[24，26-28]。

综上所述，提取的两组信息如下:(1)应用程序的一般信息:最近更新日期、价格和用户评分;(2)应用程序提供的其他相关次要功能。

• 药品管理相关功能:提醒服药、提醒补药、用药历史跟踪、药品标识、仿制药或品牌药搜索、药品数据库访问
• 安全和隐私相关功能:用户数据密码保护和多用户支持
• 数据共享和社交媒体:与第三方共享用户数据
• 临床医师和技术支持:客户支持

多媒体附录1展示了为每个应用程序提取和检查的次要功能。

应用程序的关键评估(质量评估)

MARS是一个包含23个项目、以专家为基础的评估量表，旨在评估移动医疗应用程序的质量，用于批判性和系统地评估移动医疗应用程序的质量[20.)(见多媒体附录2查看所有应用程序的详细MARS分数)。MARS的每个问题都使用5分制(1=不足，2=差，3=可接受，4=良好，5=优秀)。这个专家量表包括多个维度，评估应用的不同质量方面，包括终端用户参与度、功能、美学、内容质量和主观质量。20.]。近年来，这种专家评定量表越来越多地被用于评估正念等移动健康应用程序[29]，减肥[25，30.]、戒烟[30.]，自我照顾[31]，网上幸福[32]和药物依从性[24]。先前的一项研究表明，总分和子量表的内部一致性很高，并且具有很强的判读信度(IRR) [20.]。此外，各种研究人员都建议使用标准化评估量表(如MARS)来评估移动健康应用程序[33-35]。MARS的流行导致了意大利语版本的进一步发展[36]和面向非研究人员的终端用户版本[37]。

MARS的最后一个维度是应用主观质量，它代表了评论者的主观意见。为了确保质量评价过程尽可能的一致和客观，主观质量维度在本综述中被省略。先前的一项研究采用MARS作为评估质量的客观方法，也排除了主观质量维度[25]。相反，相关信息是从应用数据库中获取的，包括价格和应用评级。

在给应用程序打分之前，每个评分员都要阅读并熟悉MARS协议。随后进行了小组讨论，就评分标准达成共识，并将第一个应用程序作为一个小组进行评分。对于评估内容和信息的全面性和准确性的MARS问题(#15和#16)，需要一个pddi的客观示例。在仔细查阅文献的基础上[38，39]，我们编制了一份pddi清单，其中有20个真阳性和6个假阳性例子(多媒体附录3)。对于问题15和问题16，正确识别和描述的pddi的百分比按比例从1到5不等。之前没有研究报告过如何评估应用程序内容的准确性和全面性的细节。

两名评分员分别对每个应用程序进行评估。采用加权kappa、Krippendorff alpha和类内相关(ICC)来估计MARS工具的IRR。kappa值通过对不同值设置二次权来评估。采用双向随机模型和协议水平计算ICC系数。加权kappa、Krippendorff alpha和ICC是针对每个维度和所有应用程序计算的。

统计分析

根据开发人员推荐的平均值对MARS中的每个维度进行分析[20.]。两个应用商店在应用质量上的差异是通过t测试。MARS评分的四个维度(MARS总分、价格、平均评分和特征数量)之间的关系通过Spearman相关性进行了检验。本研究采用显著性水平0.05。所有分析均在R 3.3.2版本(R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)中进行。

结果

系统搜索结果

应用商店搜索是在2016年12月进行的。该研究确定了来自Google Play的570款应用和来自Apple App Store的582款应用。图1)。在删除每个数据库中的重复内容后，作者根据纳入和排除标准审查了247个应用的描述(图1)。根据描述(n=44)找到符合条件的应用程序，安装后将根据标准进行另一轮审查(图1)。对25个应用程序进行了审查，但作者排除了另外两个被确定为多语言版本重复的应用程序，总共留下23个应用程序用于本研究(图1)。

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一般信息

23款应用(12款来自苹果App Store, 11款来自Google play)由15家开发商开发。两个商店中都有7款应用。表1总结了被审查应用程序的一般信息和MARS平均分数。

共有5款付费应用，其中3款来自苹果App Store, 2款来自Google Play，平均售价为7.19加元。苹果App Store和Google Play Store付费应用的平均价格分别为7.32加元和6.99加元。这四款应用分别来自同一家应用商店的“Drug Interactions”和“Prescription Checker”，它们的功能相同，但价格却不同:苹果App store的售价分别为10.99加元和6.99加元，Google Play store的售价分别为9.33加元和4.65加元。

Android应用程序的最后更新日期是2016年4月至2016年12月，而iOS应用程序的更新时间是2016年7月至12月。

来自Google Play Store的应用的平均评分为3.82，最低为2.1，最高为4.8(四分位数范围，IQR为0.85)。另一方面，苹果应用商店的应用平均得分为4.5分(基于两个有效用户评分的应用)。

应用程序功能

次要功能，PDDI检查以外的功能，被提取并检查每个应用程序。平均而言，它们有3.67个功能，“DrugChecker - Interactions (Lite)”最小为零，两个商店(IQR 3)的genemd最多为8个。每个次要功能的应用程序总数显示在图2。药物补充提醒是最少纳入的功能之一(2/23)。使用通用名和品牌名搜索药物(20/23)、多用户支持(17/23)、访问应用程序药物数据库(16/23)、密码保护(14/23)和客户支持(14/23)是最常见的功能。

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应用质量的关键评估

整体应用质量

23个应用程序的平均MARS得分为3.05 (IQR 1.55)，“Epocrates Plus”的最高得分为4.40，“PharmaGuide”的最低得分为1.87 (表1)。Google Play和App Store应用的平均MARS得分分别为3.25分和2.86分，两者之间没有统计学差异。P= .96点)。加权kappa评估的两个评分者之间的IRR为0.63 (95% CI 0.58-0.68)， ICC为0.64 (95% CI 0.59-0.68)， Krippendorff alpha为0.63 (95% CI 0.58-0.66)。详细的内部收益率结果见多媒体附录4。

研究了MARS的四个维度的平均得分，以调查每个维度的质量差异的大小。功能性维度的平均得分最高(3.52)，而敬业度维度的平均得分最低(2.75)。功能维度的可变性最大(图3)。

应用特性与质量之间的关系

研究人员检查了这23款应用程序的总体和功能特征与MARS分数的相关性(表2)。一般特征和功能特征，包括平均用户评分和特征总数，与MARS总分(表2)。一般特征和功能特征(包括特征总数、价格和平均用户评分)之间存在统计学上显著的关联(表2)。在MARS维度中，除信息维度(表2)。

讨论

主要研究结果

在这个应用评论研究中，我们使用了一个系统的搜索策略来寻找PDDI应用。据我们所知，这是第一次对为PDDI检查提供决策支持的应用程序进行系统审查。对纳入的23个应用程序进行分析，提取一般特征和功能特征，并使用MARS对其质量进行评估。23款应用中只有5款(22%)是付费应用。这一付费应用比例与其他研究结果一致，这些研究系统地考察了Google Play Store和Apple App Store。24，25]。应用价格与4个MARS维度中的3个维度和功能数量呈显著负相关。这表明应用质量并不总是由售价来代表。对于这种反直觉的反向关系，一个合理的解释是，免费应用可能是由拥有足够资源的公司和组织开发的;因此，应用程序的开发是为了扩大消费者范围，而资源有限的个人开发者可能依赖于从应用销售中获得收入，而应用程序的质量可能不如那些有能力聘请专业开发人员的公司和组织开发的应用程序高。进一步的研究应该调查消费者移动健康应用程序的价格和质量之间的关系，以及它对消费者认知的影响。

被检查的移动健康应用程序的主要功能是向用户提供药物信息并检查pddi。尽管这些应用程序有这样的目的，但基于MARS的信息维度的平均得分很低。这表明PDDI检查特性的质量很低，提供了关于PDDI的不准确且可能不安全的信息。特别是，评估准确性和全面性的MARS问题15和16，平均得分分别为2.9和2.4。这令人担忧，因为在26个被调查的pddi中，只有略多于一半(58%，3/5)被应用程序识别出来。更糟糕的是，在正确识别的pddi中，只有不到一半(5个中有2.4个)正确描述了相互作用。无法检测pddi并提供不完整和不正确的信息是对患者安全的重大威胁。这也削弱了移动健康应用作为患者赋权途径的价值。必须指出的是，在测试的应用程序中，pddi的准确性存在很大差异，其中48%(11/23)的应用程序在问题15的5分中得分为4分或更高，而30%(7 /23)的应用程序在5分中得分低于1分。在移动健康应用程序中发现的这种两极化的信息质量进一步提出了消费者评估和选择高质量应用程序的可用工具的问题。 The average user rating was significantly correlated with the information dimension, and it indicates that the average user rating can potentially be an important tool for selecting mHealth apps. There are other resources available such as app clearinghouses that make recommendations for mHealth apps to consumers based on the results from systematically evaluating the usability, quality, accuracy, or evidence of the app and its content [40]。应用程序交换中心的例子包括National Health Service Health app Library和iMedicalApps [40]。这些应用程序信息交换中心承诺提高移动健康应用程序的消费者安全，但它们尚未与MARS或其他评估移动健康应用程序质量的有效工具进行过调查。

参与度维度的平均MARS分数较低，部分原因是这些应用的主要目的。被调查的应用可以作为检验pddi的参考，这些应用并不依赖于用户粘性来引发行为改变。另一方面，其他专注于行为改变的移动健康应用程序往往在参与维度上得分更高，因为行为改变的成功可能在很大程度上取决于它们如何成功地吸引用户。24]。

除了信息之外，大多数MARS维度都是相互关联的。这与Bardus及其同事评估体重管理移动健康应用程序的结果一致[25]，除信息和参与维度外，所有维度都显著相关。许多用户界面设计可以解释美学和用户粘性维度之间的强烈相关性，可用性研究发现，有吸引力的美学会导致更大的用户粘性和感知可用性[41-43]。在解释MARS总分与各维度得分之间的相关性时需要谨慎，因为MARS总分是由MARS所有维度的得分得出的。功能的数量与用户粘性维度密切相关，但与衡量功能、性能和易用性的功能维度无关。20.]。这个结果可能代表了易用性和应用复杂性之间的权衡，即试图以性能为代价提供更多功能。在之前的一项网站设计和可用性研究中发现了类似的关系[44]。

提供给消费者的次要功能

除了PDDI检查功能外，对于服用药物的个人，特别是老年人，保持药物依从性是一个具有挑战性的问题[45，46]及患有慢性疾病的人士[47]。提高服药依从性可以确保治疗的有效性，从而影响保持健康和管理慢性疾病[48]。坚持服药有许多障碍，但据报道，健忘是最常见的原因，许多研究都集中在克服这一障碍上。49，50]。一个经过充分研究的克服健忘的解决方案是药物提醒和补充提醒[47，51]。这类提醒通过鼓励患者及时补充药物，提高了患者的服药依从性，并进一步证明了在认知障碍人群中的可行性[47，51]。因此，这些特性对于使用PDDI应用程序的个人也很有用。美国政府承认提醒补充药量的作用，并将提醒补充药量作为《健康保险流通与责任法案》的例外。[52]。尽管有足够的理由实现这些功能，但只有两个应用程序提供了补充提醒(两个商店都有genemd)，而五个应用程序有药物提醒。

患有合并症的患者通常由一名普通医生和几名专家治疗，这往往导致药物的种类繁多[53，54]。PDDI检查功能可以检查可能的不良反应，但这只有在药物清单完整时才准确。不幸的是，只有30%(7/23)的应用程序有追踪用药历史的功能(多媒体附录1)。药物历史追踪对于了解半衰期较长的药物或非处方药的pddi也很重要[55]。因此，可以追踪用药历史的移动健康应用程序可以进一步预防其他药物并发症。这样的功能可以增强患者的能力，使他们能够管理自己的药物清单，并最大限度地减少由许多具有多个处方的hcp产生的pddi。

每一种非处方药和处方药都必须有独特的外观和印记代码，以供食品和药物管理局识别。56]。药品的码印、大小、颜色和形状一起可以识别产品和制造商。然而，使用这种识别系统对最终用户来说可能很困难，只有22%(5/23)的应用程序具有从其物理属性自动识别药丸的功能(多媒体附录1)。由于通用名和品牌名之间的差异，通过药品名称进行识别也很困难。本次审查发现，87%(20/23)的应用程序允许通过通用名和品牌名进行搜索，70%(16/23)的应用程序通过允许用户访问药物数据库提供进一步的药物信息。这些特征可以帮助发展了多种用药的老年人识别和区分药物，因为大量的药物和令人困惑的名称经常导致用药错误，即使在训练有素的临床医生中也是如此[57]。

PDDI应用程式使用者可能关注的另一个问题是资料保安，因为私隐是收集个人健康资料的主要问题[58]。总体而言，61%(14/23)的PDDI应用程序具有密码保护，74%(17/23)的PDDI应用程序支持同一设备上的多个用户(图2)。考虑到智能手机和平板电脑可以用密码保护，一个额外的应用级密码保护提供了另一个级别的安全性。安省资料及私隐专员[59《健康保险流通与责任法案》(Health Insurance Portability and Accountability Act)规定，密码保护是必须的，但这可能不够安全。为了提高安全性，建议使用数据加密。这是一个可以通过更严格的指导方针和监管机构和政府的监督来大大改善的领域。此外，未来的研究应该调查移动健康应用程序中的数据加密水平及其对消费者的影响。

我们的审查还调查了应用程序中与药物管理相关的其他功能的可用性。例如，一项研究[60曾将通过社交网站共享数据描述为制药公司提供反馈的潜在沟通平台。此外，社交媒体可以促进患者、临床医生、研究人员和供应商之间的互动[60]。只有22%(5/23)的应用程序具有数据导出、临床医生综合报告和社交媒体分享的功能。在检查pddi的移动健康应用程序的背景下，社交媒体可以为消费者提供与其他吸毒者互动的媒介，以分享副作用和其他相关信息。正如斯蒂尔所描述的[60]，它还可以帮助制药公司与用户互动，并深入了解罕见的副作用、pddi或高风险亚人群，如老年人。

最后，如果应用程序提供的信息不令人满意，用户应该能够获得额外的帮助。总的来说，61%的应用程序(14/23)提供了一定程度的客户支持。考虑到暴露于pddi可能引起的潜在不良反应的严重性，最好是联系临床医生，最好是药剂师。值得注意的是，没有应用程序提供向当地监管机构报告adr的联系信息。提供一种向监管机构报告潜在adr的正式方式，可以加强监测pddi和adr的公共卫生计划。

限制

这篇综述并非没有局限性。我们限制了对加拿大可用的英语应用程序的关注，但其他研究人员可能会从将这一审查扩展到其他地区和语言中受益。此外，移动健康应用程序经常更新，每天都会发布新的应用程序。快速发展的应用市场限制了结果的普遍性。审查应用商店的另一个限制是应用数据库的不透明搜索算法。尽管我们的搜索策略是尽可能透明的，但底层的搜索算法可能会在公众不知情的情况下发生变化。这可能会破坏我们研究的可重复性。最后，我们的评论揭示了市场上现有PDDI移动健康应用程序的质量，但这并不一定转化为消费者在现实世界中如何使用这些应用程序。这一知识差距应在未来的研究中进一步调查。

结论

检查pddi一直是临床医生和药剂师的任务。随着智能手机和其他信息技术的日益普及，它们承诺提供更多的特性和功能来改善我们的生活和福祉。在这项研究中，我们搜索了最流行的移动应用数据库，发现了23个可以检查pddi的应用程序。其中一些应用程序提供了关于pddi的高质量、准确和全面的信息。然而，并不是所有的应用程序都符合高标准，考虑到错误药物信息的高风险，监管的必要性是明确的，以确保最终用户的安全。我们还确定了未来应用应该纳入的次要功能，以进一步造福终端用户。这些功能可以支持药物管理，提高数据安全性和隐私性，并促进通信。