Un análisis de los factores que condicionan la adopción de Mobile Health (mHealth)

Martins, Nayra Leandro Miguel; Duarte, Paulo; Pinho, José Carlos M. R.

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ARTIGOS • Rev. adm. empres. 61 (4) • 2021 • https://doi.org/10.1590/S0034-759020210403 copiar

Un análisis de los factores que condicionan la adopción de Mobile Health (mHealth)

Autoría SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMEN

Con el uso creciente de Internet y las tecnologías móviles, este estudio se vuelve pertinente a medida que busca analizar los factores que determinan la adopción de la Mobile Health (mHealth). Para ello, el modelo conceptual propuesto integra la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología UTAUT2, condición de salud percibida, literacia en e-salud y competencia de salud percibida como determinantes de la adopción de la mHealth. Para responder a las preguntas de investigación, se utilizó un cuestionario online aplicado a una muestra no probabilística de individuos brasileños y portugueses que usaron y no usaron mHealth. Los datos se analizaron utilizando los softwares SPSS y SmartPLS3. Los resultados indican que la adopción de mHealth es fuertemente afectada solo por algunas variables de la UTAUT2. Entre los resultados se destacan el fuerte impacto de la dimensión 'expectativa de rendimiento' en la adopción de la mHealth, tanto entre los usuarios como en los no usuarios.

PALABRAS CLAVE
Condición de salud percibida; literacia en e-salud; competencia de salud percibida; mHealth; UTAUT2

Grupo 1	CFacil	EDesem	EEsforço	Hábito	ISocial	Ineficiência em Saúde	Motiv_Hed	Condição de Saúde	Competência em Saúde	Preço	Adoção mHealth	e-literacia
CFacil	0.754
EDesem	0.520	0.875
EEsforço	0.675	0.361	0.842
Hábito	0.227	0.381	0.150	0.803
ISocial	0.274	0.218	0.151	0.280	0.931
Ineficiência em Saúde	0.161	-0.064	0.206	-0.074	-0.107	0.782
Motiv_Hed	0.179	0.230	0.240	0.309	0.201	-0.004	0.823
Condição de Saúde	0.198	0.192	0.276	-0.016	-0.072	0.520	0.148	0.784
Competência em Saúde	0.178	0.114	0.177	0.196	0.006	0.375	0.241	0.536	0.747
Preço	0.189	0.042	0.310	0.103	0.235	0.073	0.279	0.155	0.156	0.702
Adoção mHealth	0.437	0.705	0.328	0.505	0.298	-0.138	0.437	0.047	0.153	0.137	0.819
e-literacia	0.392	0.250	0.423	0.163	0.026	0.219	0.118	0.369	0.434	0.046	0.217	0.829

Grupo 2	Cond_Facil	Exp_Esfor	Exp_desemp_	Ineficiencia_	Infl_soc	Motiv_Hed	PHC	PHCs	Preço	eHealth	hábito	mAdopt
Cond_Facil	0.728
Exp_Esfor	0.457	0.914
Exp_desemp_	0.415	0.305	0.929
Ineficiencia_	0.066	0.114	-0.061	0.740
Infl_soc	0.324	0.410	0.320	-0.051	0.961
Motiv_Hed	0.284	0.537	0.246	0.040	0.455	0.950
PHC	0.095	0.070	0.055	0.461	-0.071	0.019	0.809
PHCs	0.135	0.125	0.112	0.135	0.045	0.156	0.412	0.804
Preço	0.117	0.304	0.179	-0.038	0.408	0.556	0.010	0.151	0.803
eHealth	0.251	0.300	0.109	0.109	0.021	0.106	0.165	0.132	0.046	0.831
hábito	0.255	0.114	0.299	-0.111	0.234	0.169	-0.027	0.112	-0.012	0.067	0.935
mAdopt	0.368	0.231	0.717	-0.155	0.376	0.265	-0.014	0.162	0.161	0.003	0.353	0.852

	Experimentaram mHealth (grupo 1)			Não experimentaram mHealth (grupo 2)
Caminhos	Efeitos Diretos	Valor t (bootstrap)	Suportada	Efeitos Diretos	Valor t (bootstrap).	Suportada
H1: CSP→ e-Literacia	0.36^* ***** p<0.001(3.092); unilateral.	5.34	Sim	0.16^* * p<0.05 (1.645);	2.10	Sim
H2: CSP → ad_mHealth	0.10	1.35	Não	-0.02	0.40	Não
H3a: COMP_S → ad_mHealth	0.06	0.68	Não	0.10	1.16	Não
H3b: Inefic_S → ad_mHealth	0.07	0.85	Não	0.10^* * p<0.05 (1.645);	1.65	Sim
H4: e-Literacia → ad_mHealth	0.02	0.23	Não	-0.07	1.16	Não
H5a: ED→ ad_mHealth	0.54^* ***** p<0.001(3.092); unilateral.	6.56	Sim	0.61^* ***** p<0.001(3.092); unilateral.	11.3	Sim
H5b: EE→ ad_mHealth	0.02	0.36	Não	-0.05	0.80	Não
H5c: IS→ ad_mHealth	0.04	0.61	Não	0.13^* * p<0.05 (1.645);	1.96	Sim
H5d: CF→ ad_mHealth	0.05	0.61	Não	0.07	1.15	Não
H5e: MH→ ad_mHealth	0.22^* ***** p<0.001(3.092); unilateral.	3.35	Sim	0.07	0.94	Não
H5f: VP→ ad_mHealth	0.01	0.12	Não	-0.05	0.47	Não
H5g: Hab→ ad_mHealth	0.18^* * p<0.05 (1.645);	2.16	Sim	0.09^* * p<0.05 (1.645);	1.70	Sim

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