The Effects of Creating Psychological Ownership on Physicians' Acceptance of Clinical Information Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Motivated by the need to push further our understanding of physicians' acceptance of clinical information systems, we propose a relatively new construct, namely, psychological ownership. We situated the construct within a nomological net using a prevailing and dominant information technology adoption behavior model as a logical starting point. DESIGN: A mail survey was sent to the population of users of a regional physician order entry (POE) system aimed at speeding up the transmission of clinical data, mainly laboratory tests and radiology examinations, within a community health network. MEASUREMENTS: All scales, but one, were measured using previously validated instruments. For its part, the psychological ownership scale was developed using a multistage iterative procedure. RESULTS: Ninety-one questionnaires were returned to the researchers, for a response rate of 72.8%. Our findings reveal that, in order to foster physicians' adoption of a clinical information system, it is important to encourage and cultivate a positive attitude toward using the new system. In this connection, positive perception of the technology's usefulness is crucial. Second, results demonstrate that psychological ownership of a POE system is positively associated with physicians' perceptions of system utility and system user friendliness. Last, through their active involvement and participation, physicians feel they have greater influence on the development process, thereby developing feelings of ownership toward the clinical system. CONCLUSION: Psychological ownership's highly significant associations with user participation and crucial beliefs driving technology acceptance behaviors among physicians affirm the value of this construct in extending our understanding of POE adoption.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle