%0期刊文章%@ 1438-8871 %I JMIR Publicat卡塔尔世界杯8强波胆分析ions Inc. %V 17 %N 8 %P e200 %T应用程序使用因子:比较移动医疗应用程序对人口影响的简单度量%A Lewis,Thomas Lorchan %A Wyatt,Jeremy C %+金斯顿医院国家卫生服务(NHS)信托基金，伦敦泰晤士河畔金斯顿高尔斯华路，KT2 7QB，英国，44 7876453511，tlewis@doctors.org.uk %K mHealth %K医疗应用%K手机%K度量%K风险评估%K医疗信息学应用%K人群影响%K移动健康%K患者安全%K移动应用%D 2015 %7 19.08.2015 %9原创论文%J J Med Internet Res %G英语%X背景:评估移动应用质量时的一个因素是量化给定应用对人群的影响。目前还没有一种指标可以用来比较移动应用程序在不同医疗保健学科中的人群影响。目的:本研究的目的是创建一个新的指标来描述移动应用程序对人群的影响。方法:我们开发了一个简单的新指标，应用使用因子(AUF)，定义为移动应用的活跃用户数量与应用的日使用中位数的乘积的对数。该指标的行为使用通用编程语言Python进行模拟建模。我们进行了三次模拟，以探索我们的指标和模拟应用生态系统模型的时间和数值稳定性，模拟数据集包含2万个应用。结果:模拟证实了该指标在预测的使用限制之间是稳定的，并且在这些限制的极端情况下保持稳定。通过对2万个应用的模拟数据集的分析，得出应用使用率的平均值为4.90 (SD 0.78)。时间模拟表明，该度量随着时间的推移保持稳定，并确定了其使用的适当限制。 Conclusions: A key component when assessing app risk and potential harm is understanding the potential population impact of each mobile app. Our metric has many potential uses for a wide range of stakeholders in the app ecosystem, including users, regulators, developers, and health care professionals. Furthermore, this metric forms part of the overall estimate of risk and potential for harm or benefit posed by a mobile medical app. We identify the merits and limitations of this metric, as well as potential avenues for future validation and research. %M 26290093 %R 10.2196/jmir.4284 %U //www.mybigtv.com/2015/8/e200/ %U https://doi.org/10.2196/jmir.4284 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26290093