How Resource Scarcity and Accessibility Affect Patients’ Usage of Mobile Health in China: Resource Competition Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The last decade has witnessed many achievements in China's health care industry, but the industry still faces major challenges among which the uneven distribution of medical resources and the imbalance between supply and demand are the most pressing problems. Although mobile health (mHealth) services play a significant role in mitigating problems associated with health care delivery, their adoption rates have been low. OBJECTIVE: The objective of this study was to explore the impact of resource scarcity and resource accessibility on the adoption of mHealth from the perspective of resource competition, to examine the concerning factors, and to provide a theoretical basis for promoting mHealth in China. METHODS: We used 229,516 original registration records of outpatients to conduct an empirical analysis to examine the adoption of mHealth services from the perspective of resource competition. RESULTS: The adoption rate of mobile services for outpatients was low, accounting for only 31.5% (N=71,707). The empirical results indicated that resource scarcity (beta=.435, P=.01) and accessibility (beta=-.134, P=.02) have a significant impact on the adoption of mHealth. In addition, gender (beta=.073, P=.01) and age (beta=-.009, P<.001) are significantly related to adoption of mHealth. Experience with mHealth has a moderating role in the relationship between resource scarcity (beta=-.129, P=.02), accessibility (beta=.138, P=.04), and adoption of mHealth. CONCLUSIONS: In this study we demonstrate that the external environment (resource scarcity and resource accessibility) has a significant impact on the adoption of mHealth. This study also demonstrates that experience with mHealth has a moderating role in the relationship between the elements of the external environment. Finally, we confirm that mHealth is a key factor in the delivery and allocation of medical resources and provide a theoretical basis for government agencies to develop policies on mHealth.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».