The mechanism of word-of-mouth learning on chronic disease patients’ physician choice in online health communities: Latent Dirichlet allocation analyses and cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Word-of-mouth learning (WOML) plays a substantial role in patients' physician choice behavior. However, there is still a research gap in analyzing the mechanism of WOML on chronic disease patients' physician choice in online health communities (OHCs) considering individual differences. Objective: This study aims to develop a physician choice mechanism research model to reveal the influence of WOML on chronic disease patients' physician choice decision process from external interaction to internal cognition and emotion in OHCs based on social learning theory (SLT). The moderating effects of reasons for consultation and patients' demographic characteristics on the model's relationships were also explored. Methods: Guided by SLT, this study identified the external interaction factors and internal cognitive and emotional factors by analyzing 72,123 patients' online reviews based on a Latent Dirichlet Allocation model and developed the physician choice mechanism research model. The model was validated using structural equation modeling based on an online questionnaire survey of 526 valid Chinese patients with chronic disease. The moderating effect of reasons for medical consultation and demographic characteristics was examined using multi-group analysis. Results: Status capital (SC), decisional capital (DC), and price value (PV)) were the main external interaction factors to initiating chronic disease patients' internal cognition and emotion (perceived convenience (PC), perceived health benefits (PH), and patients' physician choice intention (CI)). PH and PC significantly mediated the relationship between SC, DC, PV, and CI. Reasons for medical consultation, district, and sex significantly moderated the relationships in the model. Conclusions: Considering individual differences, the results of this study advance a comprehensive understanding of how chronic disease patients interact with the environment through WOML to make physician choice decisions. OHCs can recommend suitable physician information to chronic disease patients considering individual differences to match patients' demands and improve service quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».