Patient Adoption of Digital Use Cases in Family Medicine and a Nuanced Implementation Approach for Family Doctors: Quantitative Web-Based Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital use cases describe the application of technology to achieve specific outcomes. Several studies in health care have examined patients' overall attitudes toward digitalization and specific use cases. However, these studies have failed to provide a comparison of patient acceptance criteria between inherently different digital use cases in family medicine. OBJECTIVE: To address this research gap, this paper aimed to assist family doctors in selecting digital use cases by comparing the underlying patient adoption factors and in driving usage of these use cases by presenting a differentiated implementation approach. METHODS: Adapting an established Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) questionnaire to 4 digital use cases in family medicine, we surveyed a large cross-sectional sample of adults living in Germany. The results of the web-based survey were then analyzed via descriptive statistics, ANOVA, and hierarchical regression models to compare the effects of sociodemographic and technology acceptance factors on the intention to use a specific use case. RESULTS: =53.441; P<.001). Regarding sociodemographic characteristics, only digital literacy demonstrated a significant effect on the intention to use for all use cases, particularly scheduling doctor appointments online (B=0.322, SE 0.033; β=.408; P<.001). Furthermore, performance expectancy was the strongest predictor of the intention to use for all use cases, while further effects of technology acceptance factors depended on the use case (receiving medical consultations via video: B=0.603, SE 0.049; β=.527; P<.001; scheduling doctor appointments online: B=0.566, SE 0.043; β=.513; P<.001; storing personal medical information via electronic health records: B=0.405, SE 0.047; β=.348; P<.001; and providing personal information before consultation digitally [digital anamnesis]: B=0.434, SE 0.048; β=.410; P<.001). To illustrate, perceived privacy and security had an effect on the intention to use electronic health records (B=0.284, SE 0.040; β=.243; P<.001) but no effect on the intention to use video consultations (B=0.068, SE 0.042; β=.053; P=.10). CONCLUSIONS: In the selection and implementation of digital use cases, family doctors should always prioritize the perceived value of the digital use case for the patient, and further criteria might depend on the digital use case. Practice owners should therefore always harmonize the introduction of digital use cases with their own patient care strategies. Not every digital innovation fits every strategy and therefore every practice.
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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».