Examining an Integrative Cognitive Model of Predicting Health App Use: Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Specifying the determinants of using health apps has been an important research topic for health scholars as health apps have proliferated during the past decade. Socioeconomic status (SES) has been revealed as a significant determinant of using health apps, but the cognitive mechanisms underlying the relationship between SES and health app use are unknown. OBJECTIVE: This study aims to examine the cognitive mechanisms underlying the relationships between SES and use of health apps, applying the integrative model of behavioral prediction (IM). The model hypothesizes the indirect influences of SES on intentions to use health apps, which in turn predict actual use of health apps. The relationships between SES and intentions to use health apps were assumed to be mediated by proximal variables (attitudes, perceived behavioral control [PBC], injunctive norms, and descriptive norms). METHODS: We conducted path analyses using data from a two-wave opt-in panel survey of Korean adults who knew about health apps. The number of respondents was 605 at baseline and 440 at follow-up. We compared our model with two alternative theoretical models based on modified IM to further clarify the roles of determinants of health app use. RESULTS: Attitudes (β=.220, P<.001), PBC (β=.461, P<.001), and injunctive norms (β=.186, P<.001) were positively associated with intentions to use health apps, which, in turn, were positively related to actual use of health apps (β=.106, P=.03). Income was positively associated with intentions to use health apps, and this relationship was mediated by attitudes (B=0.012, 95% CI 0.001-0.023) and PBC (B=0.026, 95% CI 0.004-0.048). Education was positively associated with descriptive norms (β=.078, P=.03), but descriptive norms were not significantly related to intentions to use health apps. We also found that PBC interacted with attitudes (B=0.043, SE 0.022, P=.046) and jointly influenced intentions to use health apps, whereas the results did not support direct influences of education, income, and PBC on health app use. CONCLUSIONS: We found that PBC over using health apps may be the most important factor in predicting health app use. This suggests the necessity of designing and promoting health apps in a user-friendly way. Our findings also imply that socioeconomic inequalities in using health apps may be reduced by increasing positive attitudes toward, and boosting PBC over, health app use among individuals with low income.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».