Influence of the Business Revenue, Recommendation, and Provider Models on Mobile Health App Adoption: Three-Country Experimental Vignette Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the worldwide growth in mobile health (mHealth) tools and the possible benefits of mHealth for patients and health care providers, scientific research examining factors explaining the adoption level of mHealth tools remains scarce. OBJECTIVE: We performed an experimental vignette study to investigate how four factors related to the business model of an mHealth app affect its adoption and users' willingness to pay: (1) the revenue model (ie, sharing data with third parties vs accepting advertisements); (2) the data protection model (General Data Protection Regulation [GDPR]-compliant data handling vs nonGDPR-compliant data handling); (3) the recommendation model (ie, doctor vs patient recommendation); and (4) the provider model (ie, pharmaceutical vs medical association provider). In addition, health consciousness, health information orientation, and electronic health literacy were explored as intrapersonal predictors of adoption. METHODS: We conducted an experimental study in three countries, Spain (N=800), Germany (N=800), and the Netherlands (N=416), to assess the influence of multiple business models and intrapersonal characteristics on the willingness to pay and intention to download a health app. RESULTS: The revenue model did not affect willingness to pay or intentions to download the app in all three countries. In the Netherlands, data protection increased willingness to pay for the health app (P<.001). Moreover, in all three countries, data protection increased the likelihood of downloading the app (P<.001). In Germany (P=.04) and the Netherlands (P=.007), a doctor recommendation increased both willingness to pay and intention to download the health app. For all three countries, apps manufactured in association with a medical organization were more likely to be downloaded (P<.001). Finally, in all three countries, men, younger individuals, those with higher levels of education, and people with a health information orientation were willing to pay more for adoption of the health app and had a higher intention to download the app. CONCLUSIONS: The finding that people want their data protected by legislation but are not willing to pay more for data protection suggests that in the context of mHealth, app privacy protection cannot be leveraged as a selling point. However, people do value a doctor recommendation and apps manufactured by a medical association, which particularly influence their intention to download an mHealth app.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».