Determinant Factors of Public Acceptance of Stress Management Apps: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Chronic stress is a major public health concern. Mobile health (mHealth) apps can help promote coping skills in daily life and prevent stress-related issues. However, little is known about the determinant factors of public acceptance of stress management in relation to preferences for psychological services. Objective The aim of this survey study was to (1) assess determinant factors of public acceptance (behavioral use intention) of stress management apps based on an adapted and extended version of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model and (2) explore preferences for mHealth apps compared with other mental health services. Methods Using convenience sampling, participants completed a multiscale 54-item Web-based survey. Based on significant correlations with acceptance, hierarchical stepwise regression analysis was performed within three blocks: (1) background and stress-related control variables, (2) beliefs and attitudes toward using mHealth, and (3) the core UTAUT determinants. The preference for mHealth apps in comparison with nine other mental health services (operationalized as readiness to use) was analyzed using paired t tests. Results Of 141 participants, nearly half (69/141, 48.9%) indicated prior mHealth use. Acceptance of stress coping apps was moderate (mean 3.10, SD 1.03, range 1-5). Hierarchical stepwise regression including four of 11 variables (R2=.62; P=.01, f2=1.63) identified positive attitudes toward using mHealth for stress coping (beta=0.69, P<.001, 46% R2 increase above block 1, f2=0.85), skepticism/perceived risks (beta=−0.14, P=.01, f2=0.16), and stress symptoms (beta=0.12, P=.03, f2=0.14) as significant predictors of acceptance. UTAUT determinants added no predictive contribution beyond attitudes (all P>.05, R2 increase of 1%), whereas post hoc analysis showed significant R2 increases of attitudes and skepticism/perceived risks beyond UTAUT determinants (all P<.001, R2 increase of 13%). The readiness to use apps was equivalent to or significantly higher than most service types, but lower than information websites. Conclusions Attitudes may be at least as predictive for the acceptance of stress management apps as for more elaborated outcome beliefs. Efforts aimed at improving the public adoption of mHealth could put more emphasis on the pleasant aspects of app use, address misconceptions, offer stress screening tools on health websites, and increase options to try high-quality apps.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».