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Enregistrement W4404912958 · doi:10.2196/64244

The Association of Psychological Factors With Willingness to Share Health-Related Data From Technological Devices: Cross-Sectional Questionnaire Study

2024· article· en· W4404912958 sur OpenAlexvenueno aff
Marijn Eversdijk, Emma R Douma, Mirela Habibović, Willem J. Kop

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintAssociation (psychology)Cross-sectional studyPsychologyMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health-related data from technological devices are increasingly obtained through smartphone apps and wearable devices. These data could enable physicians and other care providers to monitor patients outside the clinic or assist individuals in improving lifestyle factors. However, the use of health technology data might be hampered by the reluctance of patients to share personal health technology data because of the privacy sensitivity of this information. Objective: This study investigates to what extent psychological factors play a role in people's willingness to share personal health technology data. Methods: Data for this cross-sectional study were obtained by quota sampling based on age and sex in a community-based sample (N=1013; mean age 48.6, SD 16.6 years; 522/1013, 51.5% women). Willingness to share personal health technology data and related privacy concerns were assessed using an 8-item questionnaire with good psychometric properties (Cronbach's α=0.82). Psychological variables were assessed using validated questionnaires for optimism (Life Orientation Test-Revised), psychological flexibility (Psychological Flexibility Questionnaire), negative affectivity (Type D Scale-14-Negative Affectivity), social inhibition (Type D Scale-14-Social Inhibition), generalized anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7), and depressive symptoms (Patient Health Questionnaire-9). Data were analyzed using multiple linear regression analyses, and network analysis was used to visualize the associations between the item scores. Results: Higher levels of optimism (β=.093; P=.004) and psychological flexibility (β=.127; P<.001) and lower levels of social inhibition (β=-.096; P=.002) were significantly associated with higher levels of willingness to share health technology data when adjusting for age, sex, and education level in separate regression models. Other associations with psychological variables were not statistically significant. Network analysis revealed that psychological flexibility clustered more with items that focused on the benefits of sharing data, while optimism was negatively associated with privacy concerns. Conclusions: The current results suggest that people with higher levels of optimism and psychological flexibility and those with lower social inhibition levels are more likely to share health technology data. The magnitude of the effect sizes was low, and future studies with additional psychological measures are needed to establish which factors identify people who are reluctant to share their data such that optimal use of devices in health care can be facilitated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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