Factors Predicting Older People’s Acceptance of a Personalized Health Care Service App and the Effect of Chronic Disease: Cross-Sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) services enable real-time measurement of information on individuals' biosignals and environmental risk factors; accordingly, research on health management using mHealth is being actively conducted. OBJECTIVE: The study aims to identify the predictors of older people's intention to use mHealth in South Korea and verify whether chronic disease moderates the effect of the identified predictors on behavioral intentions. METHODS: A cross-sectional questionnaire study was conducted among 500 participants aged 60 to 75 years. The research hypotheses were tested using structural equation modeling, and indirect effects were verified through bootstrapping. Bootstrapping was performed 10,000 times, and the significance of the indirect effects was confirmed through the bias-corrected percentile method. RESULTS: Of 477 participants, 278 (58.3%) had at least 1 chronic disease. Performance expectancy (β=.453; P=.003) and social influence (β=.693; P<.001) were significant predictors of behavioral intention. Bootstrapping results showed that facilitating conditions (β=.325; P=.006; 95% CI 0.115-0.759) were found to have a significant indirect effect on behavioral intention. Multigroup structural equation modeling testing the presence or absence of chronic disease revealed a significant difference in the path of device trust to performance expectancy (critical ratio=-2.165). Bootstrapping also confirmed that device trust (β=.122; P=.039; 95% CI 0.007-0.346) had a significant indirect effect on behavioral intention in people with chronic disease. CONCLUSIONS: This study, which explored the predictors of the intention to use mHealth through a web-based survey of older people, suggests similar results to those of other studies that applied the unified theory of acceptance and use of technology model to the acceptance of mHealth. Performance expectancy, social influence, and facilitating conditions were revealed as predictors of accepting mHealth. In addition, trust in a wearable device for measuring biosignals was investigated as an additional predictor in people with chronic disease. This suggests that different strategies are needed, depending on the characteristics of users.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».