Preferences in the Willingness to Download an mHealth App: Discrete Choice Experimental Study in Spain, Germany, and the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the worldwide growth in mobile health (mHealth) tools and the possible benefits for both patients and health care providers, the adoption of mHealth is low, and only a limited number of studies have examined the intention to download mHealth apps. OBJECTIVE: In this study, we investigated individuals' preferences in the adoption of a health app. METHODS: We conducted a discrete choice experimental study in 3 countries (Spain: n=800, Germany: n=800, and the Netherlands: n=416) with 4 different attributes and levels (ie, price: €1.99 vs €4.99 [a currency exchange rate of €1=US $1.09 is applicable] vs for free, data protection: data protection vs no information, recommendation: patients' association vs doctors, and manufacturer: medical association vs pharmaceutical company). Participants were randomly assigned. For the analyses, we used the conditional logistic model separately for each country. RESULTS: The results showed that price and data protection were considered important factors that significantly increased the probability to download an mHealth app. In general, the source of the recommendation and the manufacturer affected the probability to download the mHealth app less. However, in Germany and the Netherlands, we found that if the app was manufactured by a pharmaceutical company, the probability to download the mHealth app decreased. CONCLUSIONS: mHealth tools are highly promising to reduce health care costs and increase the effectiveness of traditional health interventions and therapies. Improving data protection, reducing costs, and creating sound business models are the major driving forces to increase the adoption of mHealth apps in the future. It is thereby essential to create trustworthy standards for mobile apps, whereby prices, legislation concerning data protection, and health professionals can have a leading role to inform the potential consumers.
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 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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».