Examining the Influence of Demographic and Socioeconomic Factors on Disparities in Health Care App Usage: Protocol for a Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid proliferation of health care apps has transformed health care delivery, providing patients with unprecedented access to medical information and services. These apps facilitate remote consultations, appointment scheduling, medication reminders, and health monitoring, thereby enhancing patient engagement and improving health outcomes. Despite the widespread benefits, disparities in the adoption and usage of health care apps persist, influenced by demographic and socioeconomic factors. Understanding these disparities is crucial for designing interventions that promote equitable access to digital health tools. OBJECTIVE: This systematic review aims to identify and synthesize empirical studies on health care app usage disparities, focusing on demographic and socioeconomic factors. This review seeks to inform stakeholders about the key factors influencing app usage and provide insights to improve accessibility and effectiveness. Specifically, this review addresses the following research questions: (1) what are the key demographic and socioeconomic factors associated with health care app usage disparities? (2) how do these factors influence the adoption and utilization of health care apps? and (3) what are the barriers to and facilitators of effective use of health care apps? METHODS: This review will adhere to PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols) guidelines. Eight databases-ACM Digital Library, CINAHL, IEEE Xplore, ProQuest Nursing and Allied Health Journals, PubMed/MEDLINE, ScienceDirect, Scopus, and Web of Science-were searched for studies published in English between January 1, 2014, and June 17, 2024. Eligibility criteria include journal papers focusing on health care app usage across different demographic and socioeconomic groups. Data management will involve using Zotero for reference management and Excel for screening and eligibility assessment. Two reviewers will independently extract the data and assess the study quality and risk of bias. Descriptive statistics will be used to summarize the study characteristics. RESULTS: As of June 2025, the review is in the screening stage. The completion of data collection is anticipated by November 2025. The final results are expected to be published by late 2025. This review aims to provide comprehensive insights into the disparities in health care app usage. CONCLUSIONS: The findings of this systematic review will offer valuable insights into demographic and socioeconomic disparities in health care app usage, informing stakeholders on how to address these disparities. By identifying the factors influencing app adoption and usage, this review will contribute to the development of targeted interventions and policies to enhance digital health equity. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/63596.
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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 | 0,081 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,009 |
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 ».