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Enregistrement W4407385524 · doi:10.2196/49610

Social Acceptance of Smart Glasses in Health Care: Model Evaluation Study of Anticipated Adoption and Social Interaction

2025· article· en· W4407385524 sur OpenAlexvenueno aff
Niek Zuidhof, Oscar Peters, Peter‐Paul Verbeek, Somaya Ben Allouch

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediationStructural equation modelingPsychologyHealth careVariance (accounting)Sample (material)Consistency (knowledge bases)Applied psychologyConceptual modelSocial influenceSocial psychologyBusinessComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the growing interest in smart glasses, it is striking that they are not widespread among health care professionals. Previous research has identified issues related to social interactions involving the use of smart glasses in public settings, which may differ from those associated with their application in health care contexts. OBJECTIVE: Assuming that smart glasses mediate contact between the health care provider and patient, the objectives of this research are two-fold: (1) to develop an instrument that combines the adoption and mediation perspectives, and (2) to gain insights into how the intention to use is influenced through aspects of adoption and social interaction. METHODS: A questionnaire was administered to a target audience of health care professionals (N=450), with recruitment via MTurk. The sample primarily included male participants from the United States, with the majority aged 42 years or younger. Although a large portion of respondents were medical doctors, the sample also included nurses and other health care professionals. Data were analyzed by structural equation modeling. RESULTS: Regarding the aim of developing an instrument combining adoption and social interaction, the internal consistency was above the aspirational level (α>.70) for the instrument. Furthermore, regarding the second objective involving gaining insights into the influential constructs of the anticipated intention to use, the following results were highlighted: in testing the conceptual model, the measurement model generated a good fit and the respecified structural model also generated a good fit. The tested hypotheses confirmed that social interaction constructs could explain a higher variance of users' anticipated intention to use. Perceived social isolation and decreased attentional allocation did not have a significant effect on attitude. Furthermore, the intention to use smart glasses despite nonacceptance of smart glasses by the patient significantly influenced the anticipated intention to use. In summary, constructs that focus on social interaction could contribute to better explanation and prediction of the expected adoption of smart glasses in health care. CONCLUSIONS: The empirical findings of this study provide new insights into how the mediation perspective can increase the explained variance compared to existing knowledge about adoption. Against expectations based on previous literature and despite the social issues raised earlier, these social aspects do play important roles for health care professionals but are ultimately not decisive for the intention to use. As a result, there are fewer threats to the adoption of smart glasses from the perspective of health care professionals than might be expected based on the previous literature. Therefore, the use of smart glasses can still be considered as an innovative way of working in health care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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