Intention to Adopt mHealth Apps Among Informal Caregivers: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregiving responsibility can change caregivers' lives; modify their emotions; and make them feel frustrated, fearful, and nervous, thereby imposing physical and mental stress. Caregiving-related mobile apps provide a platform for obtaining valuable and trusted information, connecting more easily with other caregivers, monitoring medications, and managing appointments, and assessing health requirements and conditions of care receivers. Such apps also incorporate valuable resources that address care for the caregivers. Despite the potential benefits of caregiving-related apps, only a limited number of caregivers have adopted and used them. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the important factors that affect caregivers' intentions to integrate related mobile apps into their routine caregiving responsibilities. METHODS: Using the protection motivation theory, we conducted a cross-sectional study among 249 participants. Purposive sampling was used to target participants who met 4 inclusion criteria: US residents, owning and using a smartphone, informal caregivers (individuals who give care to a friend or family member without payment) who provided at least 8 hours of care per week in the past year, and those currently not using any mobile app for caregiving purposes. We created a survey using Qualtrics and posted it on Amazon's Mechanical Turk website. Participants received monetary compensation after successful completion of the survey. RESULTS: We found that capabilities and skills of caregivers to use mobile apps, the app's effectiveness in responding to the needs of caregivers, the degree of control of caregivers over their responsibilities, and the decisions they make for their care receivers can predict their willingness to adopt caregiving-related apps. In addition, the severity of health status and vulnerability of care receivers to unexpected health changes indirectly shape their caregivers' decisions to adopt and use mobile apps for caregiving purposes. CONCLUSIONS: This study explores the important factors that affect informal caregivers' intentions to adopt related mobile apps into their routine caregiving responsibilities. The results contribute to both mobile health adoption and the caregiving literature, and they offer significant implications for developers, health care practitioners, and policy makers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».