Technology Acceptance of 2 mHealth Apps During an Observational Technology Evaluation Study: Qualitative Results of a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) apps are useful tools for research and disease management. However, implementation of mHealth apps is lacking in many areas. While mHealth apps offer various advantages to researchers and patients, their effectiveness depends on their actual use. Barriers to using mHealth apps are often due to human factors such as usability or technology acceptance. Although prior studies have examined the acceptance of mHealth apps in patient treatment, the key factors driving or hindering the use of mHealth apps in research remain unclear. OBJECTIVE: This study explores user perceptions of 2 mHealth apps in the setting of an observational technology evaluation study using the unified theory of acceptance and use of technology. We aim to evaluate the technology acceptance of these specific apps and to investigate challenges in choosing suitable mHealth apps in research. The apps were intended for data collection; no effect on health was expected. METHODS: Patients with chronic diseases as well as healthy participants used a symptom tracking app and a cognitive test app over the course of 4 weeks within the feasibility study of the project "Identifying Digital Endpoints to Assess Fatigue, Sleep and Activities of Daily Living in Neurodegenerative Disorders and Immune-Mediated Inflammatory Diseases." Thereafter, 61 qualitative interviews were conducted, recorded, and transcribed. A qualitative content analysis using the unified theory of acceptance and use of technology was performed. RESULTS: An important aspect of motivation for participants was feedback on their health data and performance in the cognitive tests. Effort played a significant role in app use. Patients rated the apps as easy to use and quick. Using the app multiple times per day at fixed times was perceived as disruptive. Participants preferred using their own phone. Social influence as well as facilitating conditions played a lesser role in intention to use the apps. Data security was no concern for most participants. They stressed the importance of good relations with the study team. CONCLUSIONS: In choosing suitable apps, one size will certainly not fit all. For medical research, pretesting of all materials with the potential users is of utmost importance. If the positive effects of the app on users' health are not immediately apparent, other factors may motivate use, for example, feedback, gamification, adjustable functions, applicability on all smartphone operating systems, and good relations to the study team.
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 | 0,043 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».