Appendice web méthodologique · mHealth

Attention de la recherche ↔ réalité du marché

Deux corpus construits selon le même protocole (Fields of Gold, Boegershausen et al. 2022) : les avis d'utilisateurs des applications de santé, et la littérature académique qui les étudie. Cet appendice documente comment chacun a été collecté, filtré et rendu traçable.

Instantané · 2026-07-08 21:56

Le marché — avis d'applications

Google Play + Apple App Store · États-Unis

1 801apps mHealth
9 344 646avis collectés
Apps découvertes3 178
Classées « mHealth »1 801
Avec ≥ 1 avis1 678

6 395 507 textes distincts vectorisés (4 familles d'embeddings) · brut conservé, filtrage automatique traçable.

La recherche — littérature

Revue systématique + bibliométrique · 6 canaux

4 021 015références uniques
91 566cœur éligible
Diagramme de flux PRISMA — revue systématique mHealth Collecte multi-canaux (4 021 015 uniques) → classement qualité + pertinence → cœur éligible (91 566) → récupération plein-texte (45 258 PDF libres, 33 316 structurés) → inclusion à venir. IDENTIFICATION SÉLECTION RÉCUPÉRATION INCLUSION Enregistrements identifiés — canaux & bases A · Harvest mots-clés (OpenAlex · PubMed · Crossref · S2) — 3 486 279 B · Concepts OpenAlex — 236 361 C · Noms d'apps (App/Play Store) — 136 057 Revues dédiées (JMIR, npj, Lancet Digital…) — 33 161 D · Snowball références — 72 948 D · Snowball citations — 228 583 Corpus unique après dédoublonnage — 4 021 015 Classement QUALITÉ (arbre 5 niveaux) + score PERTINENCE FNEGE·ABS·CNRS + JUFO·Norvégien · ensemble sémantique e5+bge-m3+SPECTER2 2 013 510 dans une revue classée · tout le corpus scoré Cœur éligible — Cat 1-3 × pertinence z≥1 : 91 566 round prioritaire z≥2 : 17 425 · tri par FWCI (impact article) Plein-texte recherché — liste priorisée (qualité × FWCI) PDF libres récupérés (OA · Unpaywall + EuropePMC) — 45 258 Texte intégral structuré (GROBID) — 33 316 · en cours INCLUSION — évaluation de pertinence sur plein-texte → corpus inclus pour la revue · étape suivante Hors cœur • hors revues classées • pertinence faible (z bas) montrés au panorama, non cités Non libres (payant) → accès institutionnel EBSCO / BU UCA en cours

Tri manuel impossible à cette échelle → classification computationnelle transparente (qualité × pertinence).

Le protocole commun

Principe directeur — Fields of Gold. Les deux corpus suivent la même discipline : sur-collecter puis filtrer · sources multiples · provenance conservée (on rapporte le brut et l'apport unique de chaque source) · réponses d'API brutes archivées et dédupliquées pour ré-exécution. La différence : le marché filtre des apps par classification sémantique ; la recherche filtre des articles par un arbre de qualité de revue croisé à un score de pertinence.

Le pont entre les deux — cinq décalages pressentis

La confrontation s'organise autour de cinq écarts que le panorama du marché laisse pressentir — objet (fitness vs clinique), temporalité (marché pré/post-IA), vie privée (positionnement vs pratique), complexité (simplicité qui enchante vs écosystèmes qui frustrent), monétisation (bascule vers l'abonnement). Chacun sera confronté à ce que la littérature a réellement étudié.

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