Impact of the Moderating Effect of National Culture on Adoption Intention in Wearable Health Care Devices: Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable health care devices have not yet been commercialized on a large scale. Additionally, people in different countries have different utilization rates. Therefore, more in-depth studies on the moderating effect of national culture on adoption intention in wearable health care devices are necessary. OBJECTIVE: This study aims to explore the summary results of the relationships between perceived usefulness and perceived ease of use with adoption intention in wearable health care devices and the impact of the moderating effect of national culture on these two relationships. METHODS: We searched for studies published before September 2021 in the Web of Science, EBSCO, Engineering Village, China National Knowledge Infrastructure, IEEE Xplore, and Wiley Online Library databases. CMA (version 2.0, Biostat Inc) software was used to perform the meta-analysis. We conducted publication bias and heterogeneity tests on the data. The random-effects model was used to estimate the main effect size, and a sensitivity analysis was conducted. A meta-regression analysis was used to test the moderating effect of national culture. RESULTS: This meta-analysis included 20 publications with a total of 6128 participants. Perceived usefulness (r=0.612, P<.001) and perceived ease of use (r=0.462, P<.001) positively affect adoption intention. The relationship between perceived usefulness and adoption intention is positively moderated by individualism/collectivism (β=.003, P<.001), masculinity/femininity (β=.008, P<.001) and indulgence/restraint (β=.005, P<.001), and negatively moderated by uncertainty avoidance (β=-.005, P<.001). The relationship between perceived ease of use and adoption intention is positively moderated by individualism/collectivism (β=.003, P<.001), masculinity/femininity (β=.006, P<.001) and indulgence/restraint (β=.009, P<.001), and negatively moderated by uncertainty avoidance (β=-.004, P<.001). CONCLUSIONS: This meta-analysis provided comprehensive evidence on the positive relationship between perceived usefulness and perceived ease of use with adoption intention and the moderating effect of national culture on these two relationships. Regarding the moderating effect, perceived usefulness and perceived ease of use have a greater impact on adoption intention for people in individualistic, masculine, low uncertainty avoidance, and indulgence cultures, respectively.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».