Social, Organizational, and Technological Factors Impacting Clinicians’ Adoption of Mobile Health Tools: Systematic Literature Review
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
BACKGROUND: There is a growing body of evidence highlighting the potential of mobile health (mHealth) in reducing health care costs, enhancing access, and improving the quality of patient care. However, user acceptance and adoption are key prerequisites to harness this potential; hence, a deeper understanding of the factors impacting this adoption is crucial for its success. OBJECTIVE: The aim of this review was to systematically explore relevant published literature to synthesize the current understanding of the factors impacting clinicians' adoption of mHealth tools, not only from a technological perspective but also from social and organizational perspectives. METHODS: A structured search was carried out of MEDLINE, PubMed, the Cochrane Library, and the SAGE database for studies published between January 2008 and July 2018 in the English language, yielding 4993 results, of which 171 met the inclusion criteria. The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis guidelines and the Cochrane handbook were followed to ensure a systematic process. RESULTS: The technological factors impacting clinicians' adoption of mHealth tools were categorized into eight key themes: usefulness, ease of use, design, compatibility, technical issues, content, personalization, and convenience, which were in turn divided into 14 subthemes altogether. Social and organizational factors were much more prevalent and were categorized into eight key themes: workflow related, patient related, policy and regulations, culture or attitude or social influence, monetary factors, evidence base, awareness, and user engagement. These were divided into 41 subthemes, highlighting the importance of considering these factors when addressing potential barriers to mHealth adoption and how to overcome them. CONCLUSIONS: The study results can help inform mHealth providers and policymakers regarding the key factors impacting mHealth adoption, guiding them into making educated decisions to foster this adoption and harness the potential benefits.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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