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Enregistrement W3216160590 · doi:10.2196/31451

Barriers and Drivers Regarding the Use of Mobile Health Apps Among Patients With Type 2 Diabetes Mellitus in the Netherlands: Explanatory Sequential Design Study

2021· article· en· W3216160590 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProvincie Overijssel
Mots-clésUnified theory of acceptance and use of technologyExpectancy theoryDescriptive statisticsPsychologyApplied psychologyType 2 Diabetes MellitusMedicineComputer scienceDiabetes mellitusSocial psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-monitoring of blood glucose levels, food intake, and physical activity supports self-management of patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). There has been an increase in the development and availability of mobile health apps for T2DM. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the actual use of mobile health apps for diabetes among patients with T2DM and the main barriers and drivers among app users and nonusers. METHODS: An explanatory sequential design was applied, starting with a web-based questionnaire followed by semistructured in-depth interviews. Data were collected between July and December 2020. Questionnaire data from 103 respondents were analyzed using IBM SPSS Statistics (version 25.0). Descriptive statistics were performed for the actual use of apps and items of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). The UTAUT includes 4 key constructs: performance expectancy (the belief that an app will help improve health performance), effort expectancy (level of ease associated with using an app), social influence (social support), and facilitating conditions (infrastructural support). Differences between users and nonusers were analyzed using chi-square tests for individual items. Independent 2-tailed t tests were performed to test for differences in mean scores per the UTAUT construct. In total, 16 respondents participated in the interviews (10 users and 6 nonusers of apps for T2DM). We performed content analysis using a deductive approach on all transcripts, guided by the UTAUT. RESULTS: Regarding actual use, 55.3% (57/103) were nonusers and 44.7% (46/103) were users of apps for T2DM. The main driver for the use of apps was the belief that using apps for managing diabetes would result in better personal health and well-being. The time and energy required to keep track of the data and understand the app were mentioned as barriers. Mean scores were significantly higher among users compared with nonusers of apps for T2DM for the constructs performance expectancy (4.06, SD 0.64 vs 3.29, SD 0.89; P<.001), effort expectancy (4.04, SD 0.62 vs 3.50, SD 0.82; P<.001), social influence (3.59, SD 0.55 vs 3.29, SD 0.54; P=.007), and facilitating conditions (4.22, SD 0.48 vs 3.65, SD 0.70; P<.001). On the basis of 16 in-depth interviews, it was recognized that health care professionals play an important role in supporting patients with T2DM in using apps. However, respondents noticed that their health care professionals were often not supportive of the use of apps for managing diabetes, did not show interest, or did not talk about apps. Reimbursement by insurance companies was mentioned as a missing facilitator. CONCLUSIONS: Empowering health care professionals' engagement is of utmost importance in supporting patients with T2DM in the use of apps. Insurance companies can play a role in facilitating the use of diabetes apps by ensuring reimbursement.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle