What Predicts Patients’ Adoption Intention Toward mHealth Services in China: Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the increasing concerns about the health of individuals in China and the development of information technology, mHealth enables patients to access health information and interact with doctors anytime and anywhere. Examining patients' willingness to use mHealth is considered critical because its success depends on the adoption of patients. OBJECTIVE: The objective of our study was to explore the determinants of mHealth service adoption among Chinese patients using an extended technology acceptance model (TAM) with trust and perceived risks. METHODS: We conducted a questionnaire-based survey in 3 large hospitals in China and analyzed the data using structural equation modeling. RESULTS: The results corroborated that the proposed model fits well. Trust, perceived usefulness, and perceived ease of use positively correlated with mHealth service adoption. Privacy and performance risks negatively correlated with the patients' trust and adoption intention toward mHealth services. In addition, patients' age and chronic diseases can help predict their trust level and adoption intention toward mHealth, respectively. CONCLUSIONS: We concluded that the TAM generally works in the context of mHealth adoption, although its significance has declined. In addition to technical factors, trust and perceived risks are critical for explaining mHealth service adoption among Chinese patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».