Examining How Chronically Ill Patients’ Reactions to and Effective Use of Information Technology Can Influence How Well They Self-Manage Their Illness
Notice bibliographique
Résumé
While chronically ill patients can significantly benefit from self-management (SM) information systems, they are also unlikely to perceive, use, and benefit from them in the same way, and past research has observed that many patients tend to not use such systems effectively. A key premise of the present study is that attributing the cause of one’s success or failure in self-managing one’s chronic disease to SM information systems is likely to influence how patients react to such systems, which in turn is likely to influence their usage behaviors and SM performance. Building upon attribution theory and learned helplessness theory, this paper examines how patients’ causal attributions of their success or failure in self-managing their chronic illness tends to influence the way they cognitively perceive, emotionally react to, and use an IT-based SM system. It also examines what constituted effective use in the SM context that was studied and how patients’ effective use of an IT-based SM system tended to influence their SM performance. Based on data collected from patients who were using a web-based asthma SM portal, the paper identifies three SM attributional styles and three patient views of SM information systems that help explain how chronically ill patients tend to interact with such systems, as well as the consequences of this interaction, and discusses the implications of the findings for research and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».