Understanding Decision-Making in the Adoption of Digital Health Technology: The Role of Behavioral Economics’ Prospect Theory (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>UNSTRUCTURED</title> The decision to accept or reject new digital health technologies remains an ongoing challenge among health care patients, providers, technology companies, and policymakers. Over the past few decades, interest in understanding the choice to adopt technology has led to the development of numerous theories and models. In 1979, however, psychologists Kahneman and Tversky published their seminal research article that has pioneered the field of behavioral economics. They named their model the prospect theory and used it to explain decision-making behaviors under conditions of risk and uncertainty as well as to provide an understanding of why individuals may make irrational or inconsistent choices. Although the prospect theory has been used to explain decision-making in economics, law, political science, and clinically, at the individual level, its application to understanding choice in the adoption of digital health technology has not been explored. Herein, we discuss how the main components of the prospect theory’s editing phase (framing effect) and evaluation phase (value function and weighting function) can provide valuable insight on why health care patients, providers, technology companies, and policymakers may decide to accept or reject digital health technologies. </sec>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».