Awareness, Perceptions, Willingness, and Feasibility of mHealth Apps Among People Living With Epilepsy: Cross-Sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid expansion of mobile health (mHealth) apps has transformed health care delivery worldwide. Despite their potential to improve epilepsy care, a substantial treatment gap remains, especially in low- and middle-income countries, due to limited resources, stigma, and low adoption of digital technologies. Although mHealth apps can bridge these disparities, their impact depends on acceptance and use by the target population. OBJECTIVE: We aimed to assess the awareness, feasibility, willingness, perception, and factors influencing these behaviors for the usage of mHealth apps among people living with epilepsy in Pakistan. METHODS: We conducted a cross-sectional analytical survey between March and July 2024 among people living with epilepsy attending the Pakistan Institute of Medical Sciences (PIMS). Participants completed a validated, self-administered questionnaire with 33 items across 5 domains. We recruited 406 participants through convenience sampling and analyzed the data using SPSS version 23.0 (IBM Corp). Through multivariable linear regression analysis, we explored factors associated with people living with epilepsy willingness to use mHealth apps. Correlation analysis was used to elucidate the association among awareness, perception, feasibility, and willingness. RESULTS: Among 406 participants, 53.7% (n=218) were male, 64.5% (n=262) were married, and 89.2% (n=362) were identified as Muslim. Although 86.2% (n=350) of participants have heard about mHealth apps for epilepsy management, 78.1% (n=317) expressed negative perceptions of their use. More than half, 69% (n=280), reported concerns about the privacy of their medical information online, and 78.1% (n=317) were not comfortable using mHealth apps on smartphones or tablets. Multivariable linear regression analysis revealed that rural residents (P=.05), those with a college education (P<.001), and participants with a treatment duration of 2-3 years (P<.001) significantly influenced participants' willingness. Correlation analysis showed a weak negative relationship between awareness and feasibility (ρ=-0.124; P=.01) and a weak positive relationship between awareness and willingness (ρ=0.013; P=.07). CONCLUSIONS: To expand mHealth use for epilepsy care in Pakistan, stakeholders must address concerns about digital literacy, data privacy, and trust. Collaborative efforts involving government, technologists, nongovernmental organizations, academia, and health care providers can improve education, enhance data security, and adapt mHealth tools to local needs, ultimately improving treatment access and outcomes for people living with epilepsy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».