Over Clinical App Report
Clinical App Report is een onafhankelijk klinisch evaluatie-, ranglijst- en vergelijkingsplatform voor consumentengezondheidsapps. Opgericht in mei 2026.
What we publish
- Rapporten — Gerangschikte klinische rapporten over consumentengezondheidsapps per gebruikstoepassing — algemeen, gratis, AI-ondersteund, macro-gericht, gewichtsbeheer, beginnersvriendelijk. Elk rapport wordt gescoord op ons gepubliceerde 100-punts Klinisch Evaluatiekader. Wij accepteren geen affiliate-compensatie.
- App-beoordelingen — Onafhankelijke klinische evaluaties van individuele apps. Elk rapport splitst de score op in zeven kadercriteria en geeft een Evidence-cijfer op basis van de gepubliceerde validatieliteratuur. Wij accepteren geen affiliate-compensatie.
- Directe vergelijking — Directe vergelijkingen tussen consumentengezondheidsapps, criterium voor criterium met winnaars per rij en een op het Evidence-cijfer verankerd oordeel. Wij accepteren geen affiliate-compensatie.
- Klinische briefings — Evidence-verankerde briefings over nauwkeurigheid van voedingsbeoordeling, AI-voedselherkenning, validatienormen en hoe een consumentengezondheidsapp te kiezen. Elke briefing citeert peer-reviewed bronnen via DOI wanneer beweringen het vereisen.
Editorial board
Named editorial board members are responsible for every Clinical App Report evaluation. Reviews are authored by domain reviewers and independently fact-checked before publication.
-
Dr. Priya Anand , PhD
Methodology Lead
Methodology Lead. PhD biostatistician; designs CAR's scoring rubric weights, MAPE protocols, and inter-rater reliability checks.
-
Hannah Vasquez , MS
Consumer Health Editor
Consumer Health Editor. MS Health Journalism (Boston University); translates clinical evaluations for general consumer audiences and runs the corrections desk.
-
Joel Kingsley , RD, MS
Senior Reviewer
Senior Reviewer responsible for per-app evaluation against weighed reference meals. RD with MS in sports nutrition; published in mobile dietary assessment validation.
-
Martin Okafor , MS
AI Recognition Reviewer
AI Recognition Reviewer. MS Computer Vision (CMU); evaluates photo-AI pipelines and benchmarks recognition accuracy against weighed reference meals.
Corrections
We log substantive corrections with date and reason on the corrections page. The threshold for a logged correction: did the error affect a score, an Evidence Grade, a ranking, or a factual claim about an app? If yes, it's logged.
Contact
Email editors@clinicalappreport.com for editorial inquiries, corrections, partnership questions, or feedback. We respond to substantive correspondence within a few business days.