Using the technology acceptance model to predict patient attitude toward personal health records in regional communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to statistically measure (quantify) how a sample of Canadians perceives the usability of electronic personal health records (PHRs) and, in the process, to increase Canadian patients’ awareness of PHRs and improve physicians’ confidence in their patients’ ability to manage their own health information through PHRs. Design/methodology/approach The authors surveyed 325 Canadian patients living in Northern Ontario to assess a research model consisting of seven perceptions of PHR systems used to manage personal health information electronically, and to assess their perceived ability to use PHR systems. The survey questions were adapted from the 2014 National Physician Survey in Canada. The authors compared the patients’ results with physicians’ own perceptions of their patients’ ability to use PHR systems. Findings First, there was a positive relationship between surveyed patients’ prior experiences, needs, values, and their attitude toward adopting the PHR system. Second, how patients saw a PHR system’s user-friendliness was the strongest predictor of how useful they considered it would be. Finally, of the 243 physician respondents, 90.3 percent believed their patients would not be able to manage their own e-health information via a PHR system, but 54.8 percent of the 325 patient respondents indicated they would be able to do so. Originality/value This study is unique in that the authors know of no other Canadian study that purports to predict, using the technology acceptance model factors, people’s attitudes toward adopting a PHR system. As well, this is the first Canadian study to compare the perspectives of healthcare providers and their patients on e-health applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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