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Enregistrement W2737695002 · doi:10.2196/jmir.7721

Consumer Adoption of Personal Health Record Systems: A Self-Determination Theory Perspective

2017· article· en· W2737695002 sur OpenAlexaffabout
Vahid Assadi, Khaled Hassanein

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation systemPerspective (graphical)Structural equation modelingProcess (computing)Public healthKnowledge managementPsychologyApplied psychologyComputer scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Personal Health Records (PHR) systems provide individuals with access and control over their health information and consequently can support individuals in becoming active participants, rather than passive recipients, in their own care process. In spite of numerous benefits suggested for consumers' utilizing PHR systems, research has shown that such systems are not yet widely adopted or well known to consumers. Bearing in mind the potential benefits of PHRs to consumers and their potential interest in these systems-and that similar to any other type of information system, adoption is a prerequisite for realizing the potential benefits of PHR systems-research is needed to understand how to enhance the adoption rates for PHR systems. OBJECTIVE: This research seeks to understand how individuals' intentions to adopt PHR systems are affected by their self-determination in managing their own health-the extent of their ability to take an active role in managing their own health. As such, this research aims to develop and empirically validate a theoretical model that explains PHR systems adoption by the general public through the integration of theories from the information systems and psychology literatures. METHODS: This research employs a cross-sectional survey method targeted at the Canadian general public without any prior experience in using PHR systems. A partial least squares approach to structural equation modeling was used to validate the proposed research model of this study (N=159). RESULTS: Individuals with higher levels of ability to manage their own health (self-determination) are more likely to adopt PHR systems since they have more positive perceptions regarding the use of such systems. Further, such self-determination is fueled by autonomy support from consumers' physicians as well as the consumers' personality trait of autonomy orientation. CONCLUSIONS: This study advances our theoretical understanding of PHR systems adoption. It also contributes to practice by providing insightful implications for designing, promoting, and facilitating the use of PHR systems among consumers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,396 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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