Exploring the moderating role of age and gender in adopting mHealth services
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Unfortunately, mHealth has not reached the level of adoption that providers had expected, as healthcare end-users still face barriers. An in-depth understanding of the factors affecting this adoption is vital for its successful implementation. Thus, this study aims to explore the moderating role of age and gender in adopting mHealth services in a developing country context. Design/methodology/approach A quantitative strategy was adopted and a total of 338 general mHealth users were selected as the study participants. A conceptual framework was constructed based on the widely accepted technology adoption model named unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) model. Perceived reliability, price value, technology anxiety and self-efficacy were incorporated to the UTAUT as new factors reflecting the user’s mHealth adoption. However, a cross sectional survey was employed to collect primary data from 338 general mHealth users in Bangladesh. Findings Results explored that performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, perceived reliability, price value, technology anxiety and self-efficacy had significant impact on mHealth adoption. Moreover, the relationship between facilitating conditions and technology anxiety while adopting mHealth is moderated by the role of age and gender. Practical implications This study could insightfully benefit mHealth services providers, policymakers and top marketing managers in implementing more effective marketing strategies to increase the acceptability of this service. Originality/value This is the first initiative to investigate the moderating role of age and gender in a single model in the context of mHealth services.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».