Factors influencing health care consumer adoption of electronic health records: An empirical investigation
Notice bibliographique
Résumé
An electronic health record (EHR) can be defined as the digital version of an individual’s medical history. EHRs are intended to improve the quality and efficiency of health care, decrease costs and prevent medical errors. Previous studies have shown that achievement of the potential benefits from EHRs depends largely upon the adoption and continued use of EHR services by health care consumers (Esmaeilzadeh & Sambasivan, 2017; Hanna et al., 2017). Further research, therefore, is necessary to better understand the factors that influence consumer EHR adoption. This study aims to investigate the factors influencing consumer adoption of EHRs. A model based on the Decomposed Theory of Planned Behaviour (DTPB) (Taylor & Todd, 1995) provides the theoretical framework for the research. The goal of the research is to improve understanding of how health care consumers perceive this technology and the factors that influence their intentions to use it. \n \nThe study used a mainly quantitative approach, conducting an online cross-sectional survey to collect data. The target population for this research study is health care consumers in Australia and the proposed model was tested using partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM). Using the responses collected, the research model was validated in terms of overall fit and explanatory power. The study identified the following key factors that influence health care consumer adoption of EHRs: attitude, subjective norm, perceived usefulness, perceived ease of use, and privacy and security concerns. The findings support seven of the nine proposed hypotheses. Overall, the model explained 65% of the variation in intention to use and the results revealed that the proposed model exhibited good overall model fit with relatively high explanatory power. The outcomes of this research provide new knowledge that provides increased understanding of the factors influencing health care consumer adoption of EHRs. This knowledge should be valuable to health care educators, health care professionals and government policy makers as they develop strategies designed to inform potential consumers and educate people as to how to use EHR systems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».