发表在7卷7号(2019): 7月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/13261,首次出版
中国App Store中与营养相关的移动应用:功能和质量评估

中国App Store中与营养相关的移动应用:功能和质量评估

中国App Store中与营养相关的移动应用:功能和质量评估

原始论文

1北京大学医学部乔治全球健康研究所,北京,中国

2澳大利亚悉尼新南威尔士大学医学院

3.大阪大学公共卫生医学研究生院,日本大阪

这些作者的贡献相同

通讯作者:

张普红,博士

北京大学医学部乔治全球健康研究所

知春路6号地平线大厦B座18层

北京,

中国

电话:86 108 280 0577转512

传真:86 108 280 0177

电子邮件:zpuhong@georgeinstitute.org.cn


背景:有越来越多的移动应用程序提供饮食指导,以支持健康的生活方式和疾病管理。然而,这些与营养相关的应用程序的特点并没有得到很好的分析。

摘要目的:本研究旨在评估中国营养相关应用程序的功能和质量。

方法:2017年11月,提供饮食指导的移动应用程序在中国iOS和Android应用商店中使用逐步搜索标准进行筛选。第一次筛选包括从应用程序描述中提取信息。(1)免费,(2)包含饮食和营养信息,(3)在2016年1月1日之后更新的应用程序被下载以进行进一步分析。根据中国膳食指南框架确定营养功能。与市场相关的功能是根据之前的研究开发的,并为下载的应用程序量身定制。应用程序的质量是用用户版的移动应用程序评级量表(uMARS)来评估的。

结果:在被筛选的628个饮食指导应用程序中,有44个与营养有关。其中,专门针对饮食(11/44,25%)、健身(17/44,39%)、疾病管理(11/44,25%)或孕产妇保健(5/44,11%)提供指导。营养功能包括营养信息查询(40/ 44,91%)、营养教育(35/ 44,80%)、食物记录(34/ 44,77%)、饮食分析(34/ 44,77%)和个性化食谱(21/ 44,48%)。饮食分析和建议主要关注能量摄入(33/44,75%),较少关注饮食结构等其他因素(10/44,23%)。42个应用程序(96%)提供社交通信功能,26个应用程序(59%)支持用户激励,8个应用程序(18%)提供智能识别技术。44个应用程序的质量中位数得分为3.6(四分位数范围为0.7),由5分uMARS量表确定。

结论:大多数与营养相关的应用程序都是为了健康管理而开发的,而不仅仅是为了饮食指导。虽然使用了能量平衡的基本原则,但它们的营养功能相对有限,而不是个性化的。应进一步努力开发与营养相关的应用程序,以证据为基础的营养知识,全面和个性化的饮食指导,以及创新技术。

[j] .移动医疗与健康;2019;7(7):e13261

doi: 10.2196/13261

关键字



慢性和非传染性疾病(NCDs)是一个日益严重的全球卫生挑战。根据世界卫生组织(世卫组织)的数据,每年有1400多万30至69岁的人死于非传染性疾病,其中85%发生在发展中国家[1]。饮食风险现在是非传染性疾病的主要风险因素,占男性残疾调整生命年(DALYs)的12.2%和女性的9.0% [2]。自1990年代以来,世卫组织呼吁所有国家采取行动,促进健康的生活方式,以预防非传染性疾病[3.,4]。包括中国在内的许多国家都制定了膳食指南和建议,鼓励人们在日常生活中保持健康的饮食[5]。然而,在过去的几十年里,世界各地的总体饮食模式并没有改善。6]。在将知识转化为行动和实现朝着健康生活方式的行为改变方面仍然存在差距。

随着电信行业的不断发展,移动技术越来越多地用于全球和中国的健康教育和行为改变援助。全球移动电话用户的数量已经超过了全球人口。7]。2017年,中国有7.72亿互联网用户,其中97.5%是手机用户,近400万移动应用用户[8]。人们使用手机应用程序来玩游戏、购物、公共服务和健康咨询。人们对促进健康和预防慢性疾病的移动健康(mHealth)应用的兴趣越来越大,主要是因为它们的成本效益和改变行为的创新[9,10]。有人认为,手机应用程序有可能提供基于证据的健康信息,帮助人们在饮食和体育活动方面做出更好的决定[11]。与传统方法相比,营养应用程序在提高自我监控依从性方面表现更好[12]。这些应用程序还可以向用户推送个性化的教育文章或消息[13]。

尽管提供饮食指导的手机应用越来越多,但它们的功能和质量还没有得到彻底的研究。本研究的目的是回顾中国可用的营养相关应用程序,并评估其营养和市场相关功能,最终目的是确定进一步改进的差距。


搜索策略

对iOS和Android平台的应用程序进行搜索,并根据系统评价和meta分析流程图的首选报告项记录其包括或排除[14]。我们通过iOS App Store搜索iOS应用,通过腾讯MyApp搜索安卓应用,腾讯MyApp是中国排名第一的安卓应用商店。15]。我们筛选了以下应用类别的应用:iOS应用商店的食品饮料和健康健身,以及腾讯Android应用商店的食品外卖、活动健身和健康营养。为了避免遗漏,我们还使用了搜索关键词作为补充。从上述类别中搜索到的应用目标中提取的中文搜索关键词在两个平台上都有使用:营养、饮食、食品、食品、饮食、餐饮、卡路里、能量、滋养、肥胖、瘦身、减肥、体重、健身、活动、糖尿病、高血压、高脂血症、高血糖症。对于每个类别和每个关键字的搜索结果,都包含前100名的结果进行筛选,这些结果可以视为最受欢迎的应用[16]。中文或英文应用均可。

主要分析:膳食指导App

使用每个应用的描述和截图进行筛选。初步分析的纳入标准如下:提供饮食建议(如饮食计划或膳食计划)、食物建议(如烹饪过程或食物特征)或营养信息(如营养含量、推荐摄入量)的应用程序,所有这些都被认为是提供饮食指导的应用程序。以下类型的应用程序被排除在外:(1)没有饮食分析或营养建议的饮食记录笔记本;(2)餐厅预订、外卖订单或食品销售应用;(3)拍摄照片或视频的相机应用程序;(4)为医生、护士或营养师进行专业工作而设计的应用程序;(5)儿童学习食物相关词汇的教育类app;(6)提供线下付费健康管理服务的应用。两对评论者在一天(2017年11月10日)内筛选了iOS应用商店和腾讯安卓应用商店中的所有应用。每组的两名评审员首先独立筛选,然后通过讨论就哪些应用程序将被纳入主要分析达成共识。

我们提取了每个应用程序的主要目的(例如烹饪、饮食、健身、疾病管理或孕产妇健康方面的指导)、开发者、成本、大小(MB)、最后更新日期、评论数量(即有多少人对应用程序进行了评分)、评级星级(0-5)、下载次数(仅适用于Android应用程序)以及应用程序是否可以连接外围设备(例如手表或秤)的数据。对于两个平台上可用的应用,数据是从腾讯Android应用商店提取的,因为iOS应用商店不显示下载数量。

深度分析:营养相关应用

在所有提供饮食指导的应用程序中,我们选择了与营养关系更密切、相对完整、信息丰富、可访问的应用程序的子样本进行下载,以研究它们的设计和功能。为了识别这些与营养相关的应用程序,采用了以下纳入标准:(1)包含饮食、食物和营养信息;(2) 2016年1月1日后更新;(3)可免费使用。选定的营养相关应用程序下载并安装在iphone和Android手机(华为和小米)上。具有不同名称或开发人员但内容相同的应用程序被视为重复。

2016年《中国膳食指南》提出了基于能量平衡原则的均衡饮食理念。据此,能量代谢包括两个方面:能量摄入和能量消耗。能量平衡意味着保持能量摄入与能量消耗相等,这对保持健康的体重至关重要。饮食摄入和身体活动是影响能量摄入和能量消耗的两个重要因素。因此,我们必须平衡饮食和体育活动,以保持健康的体重[5]。《指南》在提供膳食指导时还提出了以下均衡膳食建议:(1)“设计遵循指南的均衡膳食食谱:保持食物多样性;使用推荐的脂肪、盐和糖进行健康烹饪;控制能量摄入,平衡能量消耗”;(2)“保持合理的膳食结构,对膳食进行比较和评价;即全谷物、深色蔬菜、牛奶、豆类的摄入量是足够的;以碳水化合物、脂肪、蛋白质为能量来源为宜;微量元素达到了参考摄入量;(3)“营养教育与推广遵循以下要点:提倡均衡饮食原则,鼓励摄入推荐食物,建议少吃某些食物”[5]。因此,我们定义了应用程序可以提供的五种营养功能,以帮助遵循这些建议:(1)提供搜索食物和营养信息的选项;(2)采用体重、份量、图片等不同记录指标记录每日膳食摄入量;(3)提供个性化、详细的食谱;(4)提供膳食分析和建议,包括能量相关分析和膳食结构分析;(5)用营养相关的教育材料推送信息。

我们根据之前的分析选择了哪些技术特性和市场相关的功能来研究,并根据我们下载的应用程序的特点进行了调整[17,18]。因此,与市场相关的功能包括社交网络、交互性、商业模式、智能技术以及与另一个智能设备的连接。

我们记录每个应用的营养和市场相关功能项的详细信息,只要其中一个细节项为正,就确定小计功能(例如,能量分析功能下有四个项目,包括总能量摄入、能量平衡信息、三餐能量比、能量来源;如果一个应用程序提供了这些项目中的一个或多个,它可以被视为提供能量分析)。

营养相关应用的质量评估

我们选择了用户版本的移动应用评级量表(uMARS)来评估应用程序的科学质量[19]。uMARS适用于MARS的用户,它已被广泛用于评估不同领域的应用程序,如心理健康和心血管疾病[18,20.-21]。uMARS提供了与MARS类似的关键部分,但使用起来相对简单。虽然我们有两名评论者进行评估,但他们评估的是代表普通用户而非专业开发者的应用。因此,我们选择了uMARS而不是MARS来从用户的角度评估应用程序,并通过使用更简单的uMARS版本来避免理解偏差。uMARS由四个部分组成:参与、功能、美学和信息。在用户粘性部分,评论者可以评估应用是否有趣、有趣、可定制、互动性,或者是否有提示(如提醒、信息、提醒、反馈、共享功能)。在功能部分,他们可以评估应用程序是否具有功能性,是否易于学习,是否易于导航,是否具有逻辑流,是否具有手势设计。在美学部分,评论者可以根据应用的平面设计、整体视觉吸引力、配色方案和风格一致性来打分。在信息部分,评论者可以评估应用是否包含来自可靠来源的高质量信息(如文本、反馈、测量、参考)。总体得分和分项得分在0到5分之间。 During the in-depth analysis, two reviewers used uMARS to assess the apps, first independently, then reaching a consensus on the scores through discussion.

统计分析

计算了每种营养和市场相关功能的应用程序的数量和百分比。总体和部分特定的uMARS评分用最大值、最小值、平均值、中位数和四分位数范围来描述。所有数据分析均使用Stata 14.0 (StataCorp LLC)进行。


搜索结果

我们搜索到总共有3198个应用程序(图1).剔除重复项后,1243个应用程序被筛选,628个应用程序符合饮食指导应用程序的纳入标准(iOS n=361;Android n=267),并纳入初步分析。其中,有44个符合营养相关应用程序的纳入标准,并被下载以进行深入分析。

图1所示。提供饮食指导(用于初级分析)和营养相关应用(用于深度分析)的应用程序选择流程图。
查看此图

所选应用程序的特征

在628个提供饮食指导的应用程序中,大多数是烹饪(219/628,34.9%)、专门提供饮食指导(114/628,18.2%)、健身指导(118/628,18.8%)或疾病管理(95/628,15.1%);表1).个人和企业发布的应用分别占42.8%(269/628)和57.2%(359/628)。4分和5分的用户评分占52.5%(330/628),而46.8%(294/628)的评分是由少于100个用户进行的。在这267款应用中,超过50%的应用下载量超过10万次(135/267,50.1%)。大多数应用是在2016年1月1日之后更新的(455/628,72.5%),并且是免费的(606/628,96.5%)。

在下载的44款营养类app中,41款(93%)为中文,42款(96%)由企业发布;11个(25%)专门用于饮食指导,而其余的则用于其他目的,包括健身指导(17/44,39%)、疾病管理(11/44,25%)和孕产妇保健(5/44,11%)。大多数应用获得了4星或5星的用户评价(30/ 44,68 %),在30个可下载的应用中,26个(87%)的下载量超过1万次(表1).

表1。选定的营养相关移动应用程序的特点。
特征 所有饮食指导应用程序(n=628), n (%) 下载的营养相关应用(n=44), n (%)
目的


烹饪指导 219 (35) - - - - - -

膳食指南 114 (18) 11 (25)

健身指导 118 (19) 17 (39)

疾病管理 95 (15) 11 (25)

孕产妇健康 54 (9) 5 (11)

中医 28日(4) - - - - - -
平台


安卓 267 (43) 30 (68)

iOS 361 (57) 14 (32)
开发人员


个人开发者 269 (43) 2 (4)

公司 359 (57) 42 (96)
用户评分(星)


0 2 (0) - - - - - -

1 19日(3) 1 (2)

2 19日(3) 2 (5)

3. 45 (7) 3 (7)

4 169 (27) 15 (34)

5 161 (26) 15 (34)

失踪 213 (34) 8 (18)
评级数量


0 - 99 294 (47) 19 (43)

100 - 999 110 (17) 10 (23)

1000 - 9999 53 (8) 7 (16)

≥10000 16日(3) 0 (0)

失踪 155 (25) 8 (18)
下载数一个


0 - 99 18日(7) 1 (3)

100 - 999 42 (16) 1 (3)

1000 - 9999 72 (27) 2 (7)

10000 - 99999 51 (19) 9 (30)

100000 - 999999 56 (21) 10 (33)

≥1000000 28日(10) 7 (24)
免费提供


是的 606 (96) 44 (100)

没有 22日(4) - - - - - -

一个仅Android应用的下载量(所有饮食指导应用的n=267,营养相关应用的n=30)。

营养相关应用的营养功能

在对44个与营养相关的应用程序的深入分析中,91%(40/44)包含食物数据库,以支持各种食物提供的营养信息,其中一些使用标准图形显示(如交通信号灯、星星)来显示食物的健康程度。其他营养功能包括营养教育(35/ 44,80%)、食物记录(34/ 44,77%)、膳食分析(34/ 44,77%)和食谱推荐(21/ 44,48%);表2).能量是最常提供的营养信息(38/ 44,86%),能量摄入分析也是最常见的膳食分析功能(33/ 44,75%)。44个应用程序中只有10个(23%)提供了饮食结构的反馈和建议。没有应用程序提供蛋白质、脂肪、盐或糖摄入量的分析。

表2。营养相关应用的营养功能(n=44)。
功能 n (%)
搜索食物和营养信息 40 (91)

数据库中可用的项


预包装食品 32 (73)


单一的食物 40 (91)


配方 32 (73)

数据库中提供的营养信息


能源 38 (86)


Energy-yielding营养 33 (75)


维生素和矿物质 22 (50)


纤维 27 (61)

其他信息


图形健康评级 18 (41)


血糖指数 6 (14)
记录食物摄入量 34 (77)

按重量(g)量化 31 (71)

按比例量化 27 (61)

使用图表来估计数量 9 (21)
提供推荐食谱 21 (48)

有能量需求 19 (43)

有特定的食物 21 (48)

食物的数量 18 (41)

有烹饪指导 12 (27)
饮食分析及建议 34 (77)

通过能量分析 33 (75)


总能量 32 (73)


能量平衡(平衡摄入和消耗) 19 (43)


三餐的能量比 23日(52)


能量来源(三种常量营养素的比例) 15 (34)

通过膳食结构分析 10 (23)


食物类别的安排(例如:谷物、蔬菜、乳制品) 6 (14)


微量营养素摄入量的估计 7 (16)
营养教育 35 (80)

独立教育模块 26 (59)

摄入油、盐和糖 6 (14)

适宜的膳食结构 4 (9)

营养相关应用的市场相关功能

在对44款营养相关应用的深入分析中,有41款(93%)允许用户注册和/或登录。几乎所有的应用(42/44,96%)都至少有一个交互功能,比如与其他用户或专家顾问交流。超过一半的应用(26% / 44%,59%)提供登录积分、徽章、优惠券或排名等奖励,以提高用户留存率。8款(18%)应用通过识别条形码、二维码或照片提供智能识别技术。18个(41%)应用程序可以连接到其他健康设备(如称、智能手表、腕带、蓝牙心率设备、血糖仪)。(表3)

表3。营养相关应用的市场相关功能(n=44)。
功能 n (%)
启用用户注册和/或登录 41 (93)
交互功能 42 (96)

博客(应用程序) 25 (57)

来自官员和/或专家的建议 25 (57)

提醒(个性化) 41 (93)

用户之间的通信 27 (61)

线下活动 6 (14)

分享(app外) 30 (68)
用户激励 26 (59)
销售产品 28 (64)
广告 34 (77)
数据上传的众包 2 (5)
智能识别技术 8 (18)

条形码 4 (9)

二维码 4 (9)

照片 1 (2)
外围应用程序和/或设备 18 (41)

营养相关应用程序的质量(uMARS评分)

在uMARS量表上,近80%(35/44)的营养相关应用程序得分高于3分(满分5分)。得分最高的是4.4分,有6款(14%)应用的得分在4分以上。大多数应用的总体得分和部分得分都在3到4分之间。图2).总体得分的中位数为3.5(四分位数范围[IQR] 3.1, 3.8),特定部分得分的中位数如下(按降序排列):功能(3.8),信息(3.5),美学(3.3)和参与度(3.2)。分数也有很大的变化;uMARS总分在2.2到4.4分之间,uMARS敬业度评分在1.6到5.0分之间,uMARS功能评分在2.0到4.8分之间,uMARS美学评分在1.7到4.7分之间。uMARS的信息分值范围最小,为2.8 ~ 4.3分,但其最高分值4.3分是四个分值中最低的。

图2。用户版本的移动应用评分量表(Mobile App Rating Scale)对营养相关应用的总体评分和部分评分(n=44)。注:方框的底部和顶部边缘分别代表第一和第三个四分位数;框内的线代表中位数;十字架代表着平均数;底部和顶部须的末端代表最小值和最大值。
查看此图

主要研究结果

本研究从营养学和市场营销的角度对中国膳食指导类app和营养类app的特点进行了综述。研究表明,大多数与营养相关的应用程序并不是专门提供饮食指导,而是为更广泛的健康管理而开发的,包括健身指导、疾病管理和孕产妇健康,这反映了饮食在整体健康中的重要作用[22]。研究表明,遵守《中国膳食指南》可降低中国成人慢性病的总死亡率[23]。《中国膳食指南》还通过食谱设计、膳食分析和营养教育,为保持健康饮食提供实用建议。膳食分析包括食物结构、能量来源、蛋白质来源、营养摄入、脂肪和盐的使用[5]。为了回顾与营养相关的应用程序的功能,我们按照中国膳食指南的原则定义了营养功能。

通过深入分析,我们发现营养类app中最常见的功能是食物和营养信息的搜索功能,而最不常见的功能是提供食谱推荐。这可能是由于在信息获取和技术方面,食品数据库和教育功能相对容易部署在应用程序中[24],而推荐的食谱则需要由专业人士设计。然而,食品数据库中包含的信息的可靠性和所涵盖的食品数量在本研究中尚未进行评估。由于开发者以企业主体为主,没有权威机构参与开发,app的准确性值得验证。

除了提供基于证据的饮食指导外,应用程序的设计和展示对于吸引用户也很重要[25]。一些应用程序使用图形形式来表示食物是否健康或适合特定用户群体,或者使用份量大小或参考图片来帮助用户记录他们吃的食物量。一些应用程序还使用可视化图表来显示用户的食物和营养摄入量。如果这些视觉展示是基于证据的,它们有可能减轻用户负担并改善用户体验[26]。由于图形形式分散在不同的功能面板中,我们没有对应用程序的图形形式进行总结,也没有分析它们与uMARS的关系。但我们的非正式结果显示,具有图形健康评级信息的应用程序的uMARS得分(平均3.7)高于没有图形健康评级信息的应用程序(平均3.2)。

当应用程序提供饮食分析时,最常见的功能(在75%的营养相关应用程序中)是计算能量,超过40%的应用程序使用用户的能量摄入和能量消耗来确定他们是否吃得太多。一个可能的原因是,能量平衡算法(通过食物估计能量摄入,主要通过身体活动估计能量消耗)相对容易计算和可视化。然而,健康的饮食也需要多样化和饮食结构。《中国居民膳食指南》建议每天摄入至少12种食物,每周摄入超过25种食物。在合理膳食结构方面,《指引》建议五类食物的摄取量,包括谷类、动物性食物、豆类及坚果、蔬菜及水果,以及只提供能量的食物,如脂肪、糖及酒精饮品[5]。一项研究表明,食用多种食物对健康有积极作用。3.]。然而,在与营养相关的应用程序中,很少有关于饮食结构和不同类型食物、脂肪、盐和糖的推荐摄入量的信息。这与在英国发现的与营养相关的应用程序相似[27]。

在应用程序设计和业务运营方面,营养相关的应用程序提供了大多数基本的市场功能,包括激励措施,这对于激励用户继续使用应用程序非常重要[28]。此外,一些应用程序能够连接到其他智能设备,一些应用程序支持智能识别技术。随着全球智能技术的快速发展,它们在营养相关应用中有很大的应用机会。

与营养相关的应用程序的质量被认为是可以接受的(总体uMARS得分中位数为3.5),功能部分是uMARS评估的四个部分中评分最高的(中位数为3.8)。但uMARS的分数也显示了应用程序质量的巨大差异。uMARS的总得分范围从2.2到4.4,uMARS的业务参与度得分范围最大,从1.6到5.0。根据uMARS的开发人员的说法,该分数代表1-不足,2-差,3-可接受,4-好,5-优秀。因此,存在一定比例的低质量应用。此外,对于同一款应用,四个部分的分数可能会有变化,这些变化可能会被总分所覆盖。app种类繁多的原因很可能是应用商店对app的开发和发布没有专业的基准或验证,app的质量主要与开发者的能力有关。我们发现uMARS信息得分的范围相对较窄,从2.8到4.3。在某种程度上,这可能显示了应用商店中提供的营养相关信息的同质性。然而,值得注意的是,可能需要另一种分级标准,以便从营养的角度更具体地评估营养相关信息的质量。

限制

首先,我们的搜索并不详尽,因为我们只在一天内执行了搜索,并且只从每个搜索中检索了前100个结果。然而,尽管我们研究中包含的应用程序可能不能代表提供饮食指导或营养相关应用程序的总数,但前100名的结果可以被视为最受欢迎的应用程序[16]。因此,这里回顾的功能可以反映市场上应用程序的主要特征。其次,与许多基于应用市场的分析不同,我们并未考虑下载数量或用户评级(游戏邦注:这可以作为应用受欢迎程度的指标)。我们的首要任务是评估营养和市场相关功能,以便为未来的应用开发提供信息;因此,所有与营养相关的相对活跃的应用程序都被包括在内。然而,从市场的角度来看,我们分析的大多数与营养相关的应用程序都可以被认为是受欢迎的,因为85%的应用程序的下载次数超过了1万次,几乎70%的应用程序获得了4星或以上的评级。此外,仅仅根据下载量或用户评分来判断应用的受欢迎程度可能并不合适,因为这两者都会受到开发商推广策略的极大影响。此外,iOS App Store也没有显示下载量。第三,尽管uMARS已经在2个移动健康应用程序中得到验证,但它在营养相关应用程序中的应用还有待验证,尤其是在营养信息的质量方面。

结论

本文对中国市场上的营养相关应用程序进行了全面的概述。使用《中国膳食指南》作为定义营养功能的框架,我们发现,尽管在一些应用程序中提供了基本的能量分析和可视化演示,但有限数量的应用程序提供了全面的功能来帮助用户遵守膳食指南。另一方面,这些与营养相关的app的商业功能总体上是完整的,并且尝试了一些创新的技术。根据uMARS的评估,与营养相关的应用程序的质量一般,但表现出很大的多样性。为了提高营养相关app的质量,应该更多地努力为他们提供循证营养知识,全面和个性化的饮食指导以及创新技术。

致谢

本研究受国家重点研发计划(2016YFC1300200)资助。发起者在研究设计、数据分析、结果解释或手稿撰写中没有任何作用。通讯作者(PZ)拥有发表的最终决定权。我们非常感谢来自伦敦玛丽女王大学沃尔夫森预防医学研究所的FJ He教授和博士候选人Monique Tan在同行评议阶段后对文章的审阅和语言修改。

作者的贡献

PZ和YL设计了这项研究。YL、JD、YW、CT负责app的搜索、分析和数据收集。YL和JD起草了手稿。所有作者都参与了手稿的审查和编辑。

利益冲突

没有宣布。

  1. 非传染性疾病国家概况。:世界卫生组织;2014.URL:http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/128038/1/9789241507509_eng.pdf[访问日期:2018-12-30][WebCite缓存
  2. GBD 2015危险因素合作者。1990-2015年79种行为、环境和职业以及代谢风险或风险群的全球、区域和国家比较风险评估:2015年全球疾病负担研究的系统分析柳叶刀2016 Oct 08;388(10053):1659-1724 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  3. 饮食、营养和慢性病的预防。:世界卫生组织;2003.URL:https://www.who.int/dietphysicalactivity/publications/trs916/en/[访问日期:2018-12-30][WebCite缓存
  4. 2013-2020年预防和控制非传染性疾病全球行动计划。:世界卫生组织;2013.URL:https://www.who.int/nmh/events/ncd_action_plan/en/[访问日期:2018-12-30][WebCite缓存
  5. 王松,雷生,于海,沈生。中国居民膳食指南(2016):评论与比较。浙江大学学报(自然科学版);2016;17(9):649-656 [J]免费全文] [CrossRef] [Medline
  6. Imamura F, Micha R, Khatibzadeh S, Fahimi S, Shi P, Powles J,全球疾病负担、营养和慢性病专家组(NutriCoDE)。1990年和2010年187个国家男女饮食质量的系统评估。柳叶刀全球健康2015年3月;3(3):e132-e142 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  7. 衡量信息社会报告。:国际电信联盟;2017.URL:https://www.itu.int/en/ITU-/Statistics/Documents/publications/misr2017/MISR2017_Volume1.pdf[访问日期:2018-12-30][WebCite缓存
  8. 第41次中国互联网发展统计报告。:中国互联网络信息中心;2018.URL:http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201801/P020180131509544165973.pdf[访问日期:2018-12-30][WebCite缓存
  9. West JH, Belvedere LM, Andreasen R, Frandsen C, Hall PC, Crookston BT.控制你的“应用程序”习惯:饮食和营养相关的移动应用程序如何导致行为改变。JMIR Mhealth Uhealth 2017 7月10日;5(7):e95 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  10. Sieverdes JC, Treiber F, Jenkins C.移动医疗技术改善糖尿病管理。中华医学杂志,2013;34(4):289-295。(CrossRef] [Medline
  11. 帕戈托S,施耐德K, Jojic M, DeBiasse M, Mann D.基于证据的减肥手机应用策略。预防医学杂志,2013,45(5):576-582。(CrossRef] [Medline
  12. 李建军,李建军,李建军。成年人使用公开可用的营养行为改变移动应用程序进行体重管理的经验和看法。动物营养学报,2018;18(2):229-239。(CrossRef] [Medline
  13. Tonkin E, brimcombe J, Wycherley TP。智能手机应用在社区环境中改善营养的特点:范围审查。生物医学学报,2017;8(2):308-322。(CrossRef] [Medline
  14. 李建军,李建军,李建军。系统评价和元分析的首选报告项目:PRISMA声明。PLoS Med 2009; 7 (7):e1000097 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  15. 中国十大安卓应用商店。: Newzoo;2018.URL:https://newzoo.com/insights/rankings/top-10-android-app-stores-china/[访问日期:2018-12-30][WebCite缓存
  16. Chen J, Cade JE, Allman-Farinelli M.最受欢迎的智能手机减肥应用程序:质量评估。[j] .移动医疗;2015;3(4):104 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  17. Bardus M, van Beurden SB, Smith JR, Abraham C.对最流行的体重管理商业应用的用户粘性、功能、美学、信息质量和改变技术的回顾和内容分析。国际行为与营养物理法案2016;13(1):35 [J]免费全文] [CrossRef] [Medline
  18. Schoeppe S, Alley S, Rebar A, Hayman M, Bray N, Van Lippevelde W,等。改善儿童和青少年饮食、身体活动和久坐行为的应用程序:质量、功能和行为改变技术综述。国际行为与营养物理法案2017年12月24日;14(1):83 [J]免费全文] [CrossRef] [Medline
  19. Stoyanov SR, Hides L, Kavanagh DJ, Wilson H.用户版移动应用评定量表(uMARS)的开发与验证。移动医疗Uhealth; 2016;4(2): 72 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  20. Stoyanov SR, Hides L, Kavanagh DJ, Zelenko O, Tjondronegoro D, Mani M.移动应用评价量表:一种评估健康移动应用质量的新工具。移动医疗Uhealth; 2015;3(1):e27 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  21. Masterson CRM, Maurer MS, Reading M, Hiraldo G, Hickey KT, Iribarren S.基于移动应用评定量表(MARS)的现有手机应用支持心力衰竭症状监测和自我保健管理的回顾和分析。JMIR移动健康Uhealth 2016 Jun 14;4(2):e74。(CrossRef] [Medline
  22. Srinath Reddy K, Katan MB.饮食、营养与高血压和心血管疾病的预防。公共卫生杂志2004年2月;7(1A):167-186。(Medline
  23. 于冬,张翔,向勇,杨刚,李宏,高勇,等。遵循膳食指南与死亡率:来自上海城市134,000名中国成年人的前瞻性队列研究报告中华临床医学杂志;2014;31 (2):693-700 [J]免费全文] [CrossRef] [Medline
  24. Gabrielli S, Dianti M, Maimone R, Betta M, Filippi L, Ghezzi M,等。设计一款营养教育(TreC-LifeStyle)移动应用程序,并对超重儿童家庭进行形成性评估。JMIR移动健康Uhealth 2017年4月13日;5(4):e48 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  25. de la Torre Díez I, Garcia-Zapirain B, López-Coronado M, Rodrigues JJPC, Del Pozo Vegas C.一种用于健康饮食监测和意识的新型移动健康应用程序:西班牙用户的开发和用户评价。医学系统学报,2017;41(7):109。(CrossRef] [Medline
  26. 黑尔斯S,邓恩C,威尔科克斯S,特纳-麦克格里通用。一张图片胜过千言万语吗?在减肥的照片饮食跟踪移动应用程序中,很少有饮食干预的循证特征。糖尿病科学技术杂志,2016;10(6):1399-1405 [J]免费全文] [CrossRef] [Medline
  27. Franco RZ, Fallaize R, Lovegrove JA, Hwang F.流行的营养相关移动应用程序:功能评估。[j] Mhealth Uhealth 2016 Aug 01;4(3):e85 [j]免费全文] [CrossRef] [Medline
  28. Solbrig L, Jones R, Kavanagh D, May J, Parkin T, Andrade J.试图减肥的人不喜欢卡路里计算应用程序,希望得到激励支持来帮助他们实现目标。互联网专访2017年3月7:23-31 [免费全文] [CrossRef] [Medline


戴利:残疾调整生命年
差:四分位范围
非传染性疾病:非传染性疾病
奥马尔:用户版的手机应用评定量表
人:世界卫生组织


G·艾森巴赫编辑;提交30.12.18;S Taki, L Shen, W Na同行评议;对作者08.04.19的评论;收到修订版本02.06.19;接受18.06.19;发表30.07.19

版权

©李远,丁敬民,王一山,唐承耀,张普红。最初发表于JMIR Mhealth and Uhealth (http://mhealth.www.mybigtv.com), 30.07.2019。

这是一篇在知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)下发布的开放获取文章,该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是原始作品首先发表在JMIR mhealth和uhealth上,并适当引用。必须包括完整的书目信息,到http://mhealth.www.mybigtv.com/上原始出版物的链接,以及版权和许可信息。


Baidu
map