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OCS-Plus [iPhone]

University of Oxfordが配信するiPhoneアプリ「OCS-Plus」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「メディカル」「教育」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「OCS-Plus」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

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University of Oxfordのメディカル系アプリ

「OCS-Plus」は、University of Oxfordが配信するメディカル系アプリです。

メディカル 教育

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.3が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(10/12)


  • 2021年12月11日(土)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version1.3が、2024年10月12日(土)にリリース

- Translations for Italian, Russian and Uzbek.
- Bug fixes and performance improvements.

使い方や遊び方

OCS-Plus provides health professionals with a brief cognitive assessment focussed on memory and executive attention. OCS-Plus was developed by the Translational Neuropsychology Research Group at the University of Oxford. The tool has been standardised, normed and validated (Demeyere et al 2021). The tool is currently undergoing further research for validity of use in specific clinical groups.



The tool is not for self-assessment. Instead, a health professional assessor administers the screen to respondents to investigate domain-general cognitive impairments, with a specific focus on memory and executive attention. The tool contains multiple easy to administer tests and instructions are provided for each test. Normative data is provided for three age groups : under 60, between 60 and 70, and older than 70 and respondent performance is automatically compared to established normative cut offs.



In order to activate the app for use, registration is required. There is no cost for the standard app version where data is not uploaded. Where data upload is required, an administration fee, as well as a collaboration agreement and datasharing agreement is required to be put in place.

最新ストアランキングと月間ランキング推移

OCS-PlusのiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
11.0 以降
容量
167 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
更新日
2024/10/12

リリース日
2021/12/11

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果はOCS-Plusのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

・・・だが断るッ!!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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