Evidence of How Physicians and Their Patients Adopt mHealth Apps in Germany: Exploratory Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The enactment of the "Act to Improve Healthcare Provision through Digitalisation and Innovation " (Digital Healthcare Act; Digitale-Versorgung-Gesetz [DVG]) in Germany has introduced a paradigm shift in medical practice, allowing physicians to prescribe mobile health (mHealth) apps alongside traditional medications. This transformation imposes a dual responsibility on physicians to acquaint themselves with qualifying apps and align them with patient diagnoses, while requiring patients to adhere to the prescribed app use, similar to pharmaceutical adherence. This transition, particularly challenging for older generations who are less skilled with technology, underscores a significant evolution in Germany's medical landscape. OBJECTIVE: This study aims to investigate physicians' responses to this novel treatment option, their strategies for adapting to this form of prescription, and the willingness of patients to adhere to prescribed mHealth apps. METHODS: Using an exploratory qualitative study design, we conducted semistructured interviews with 28 physicians and 30 potential patients aged 50 years and older from August 2020 to June 2021. RESULTS: The findings reveal several factors influencing the adoption of mHealth apps, prompting a nuanced understanding of adoption research. Notably, both physicians and patients demonstrated a lack of information regarding mHealth apps and their positive health impacts, contributing to a deficiency in trust. Physicians' self-perceived digital competence and their evaluation of patients' digital proficiency emerge as pivotal factors influencing the prescription of mHealth apps. CONCLUSIONS: Our study provides comprehensive insights into the prescription process and the fundamental factors shaping the adoption of mHealth apps in Germany. The identified information gaps on both the physicians' and patients' sides contribute to a trust deficit and hindered digital competence. This research advances the understanding of adoption dynamics regarding digital health technologies and highlights crucial considerations for the successful integration of digital health apps into medical practice.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».