The impact of mobile health monitoring on the evolution of patient-pharmacist relationships
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Increasingly popular mobile health technology is creating a new paradigm for the delivery of care to patients involving a role of the pharmacist. This study aims to propose a renewed patient–pharmacist relationship in this environment and present an empirical case study investigating the influence of key variables, including the consumer’s attitude toward personalized monitoring performed by the pharmacist, on the intention to adopt a mobile health app. Other drivers identified were ease of use and perceived usefulness of the app, individual and health-related factors (perceived vulnerability and severity of health condition, social norms and innovativeness with technology) and quality of relationship with the pharmacist. Design/methodology/approach A self-administered online survey was completed by 356 Canadian mobile device owners of more than 40 of age. Analyses were performed using structural equation modeling. Findings The main factor driving adoption intentions was perceived usefulness followed by the respondent’s innovativeness with technology and perceived vulnerability of his/her health condition. Attitude toward personalized monitoring depends primarily on the relationship with the pharmacist. No relationship was found between adoption intentions and attitude toward personalized monitoring. Originality/value This research features a multidisciplinary approach by using variables from relational marketing, information technology and health and inclusion of the pharmacist (vs physician) as a health consultant, offering relevant marketing avenues for pharmacists.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».