DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-025-22082-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40108565
تاريخ النشر: 2025-03-19
المؤلف: Syed Hassan Raza وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة المتنقلة وتطبيقات الصحة المتنقلة
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في دور الإعلان عبر وسائل الإعلام الرقمية في تعزيز تطبيقات الصحة المحمولة (mHealth) المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء (IoT)، لا سيما في سياق الوقاية من الأمراض القلبية الوعائية بين البالغين في منتصف العمر. حددت منظمة الصحة العالمية (WHO) الأمراض غير السارية، وخاصة الأمراض القلبية الوعائية، كتهديدات كبيرة للصحة العامة، حيث تمثل حوالي 80% من الوفيات المبكرة على مستوى العالم. تستخدم الدراسة استبيانًا عبر الإنترنت عابرًا للقطاعات لـ 495 بالغًا في منتصف العمر لتقييم العوامل المؤثرة على نية استخدام تطبيقات mHealth، كاشفة أن التأثير الاجتماعي، وتوقع الأداء، وتوقع الجهد، والظروف الميسرة هي عوامل محورية في هذا الصدد.
تشير النتائج إلى أن الإعلانات تعزز بشكل فعال من تصورات أداء تطبيقات mHealth في الوقاية من الأمراض القلبية الوعائية، مع دمج إنترنت الأشياء لتسهيل جمع البيانات من خلال الأجهزة القابلة للارتداء. على الرغم من الفوائد المحتملة لتطبيقات mHealth المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تسلط الدراسة الضوء على التحديات المتعلقة بالفجوة الرقمية ومستويات محو الأمية الرقمية المتفاوتة، لا سيما في الجنوب العالمي، مما يعيق اعتماد هذه التقنيات. ومن المثير للاهتمام، أن الثقة في هذه التطبيقات لم تُعتبر عائقًا كبيرًا، على الأرجح بسبب الألفة مع خدمات الهاتف المحمول الأخرى. يوصي المؤلفون بأن تستفيد مقدمو خدمات mHealth من الإعلانات التعليمية ورسائل الصحة لسد الفجوة الرقمية وتحسين نتائج الصحة في الفئات السكانية الضعيفة.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التحدي الكبير الذي تمثله الأمراض غير السارية على الصحة العالمية، وخاصة الأمراض القلبية الوعائية، التي تمثل حوالي 32% من جميع الوفيات في جميع أنحاء العالم، مع 17.9 مليون حالة وفاة سنويًا. تؤكد منظمة الصحة العالمية (WHO) على إمكانية الوقاية من خلال تعديل نمط الحياة وأهمية الكشف المبكر ومراقبة الحالات القلبية الوعائية. تدعو الورقة إلى دمج تقنيات الصحة الرقمية، بما في ذلك تطبيقات الصحة المحمولة (mHealth) وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لتعزيز خدمات المراقبة والاستشارة، مما يسهل التدخلات في الوقت المناسب ويعزز السلوكيات الصحية.
تستخدم الدراسة إطار العمل النظري UTAUT3 لاستكشاف فعالية وسائل الإعلام الرقمية في تعزيز خدمات الاستشارة الصحية المحمولة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تحدد الثقة في هذه التقنيات كعائق كبير أمام الاعتماد، لا سيما في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط مثل باكستان، حيث تظل مستويات محو الأمية الرقمية منخفضة. يقترح المؤلفون أن رسائل الصحة والإعلانات التعليمية يمكن أن تخفف من هذه الفجوة الرقمية وتعزز من استخدام تطبيقات mHealth. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على الإمكانات التحويلية لتقنيات الصحة الرقمية في معالجة قضايا الصحة العامة وتحسين تقديم الرعاية الصحية في البيئات ذات الموارد المحدودة.
النتائج
في هذا القسم، استخدم المؤلفون نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام طريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لتحليل نموذج معقد يحتوي على عدة بنى وعلاقات، مع التركيز على التنبؤ بدلاً من التحقق الصارم من النظرية. تم اختيار نهج PLS-SEM لمرونته وقدرته على تقديم رؤى تنبؤية، وهو مفيد بشكل خاص في الدراسات متعددة الأوجه. شملت التحليلات تقييمات للموثوقية، والصلاحية التوافقية والتباينية، وملاءمة النموذج، واختبار الفرضيات.
تم تقييم نموذج القياس من خلال تحليل العوامل التأكيدية، مما كشف أن جميع البنى أظهرت موثوقية مرضية، حيث تجاوزت قيم ألفا كرونباخ العتبة 0.60 وقيم الموثوقية المركبة 0.80. تم تأكيد الصلاحية التوافقية من خلال قيم متوسط التباين المستخرج (AVE)، والتي كانت جميعها أكبر من 0.5، مما يشير إلى وجود ارتباطات قوية بين البنى. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت اختبارات عامل التضخم التبايني (VIF) عدم وجود مشاكل في التعدد الخطي، حيث ظلت جميع قيم VIF أقل من الحد الموصى به وهو 10. كما أكد معيار فورنل-لاركر صلاحية التمييز للبنى، مما يظهر تميزها ويؤكد أن كل بنية تقيس جانبها المقصود دون تداخل. دعمت هذه النتائج مرحلة اختبار الفرضيات اللاحقة من البحث.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على الدور التحويلي للأجهزة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء (IoT) وتطبيقات الصحة المحمولة (mHealth) في تعزيز الصحة العامة، لا سيما في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. تُستخدم هذه التقنيات بشكل متزايد للمراقبة والإدارة عن بُعد للأمراض غير السارية، مثل الحالات القلبية الوعائية. تؤكد الورقة أنه على الرغم من أن تطبيقات mHealth لديها القدرة على معالجة التحديات الحرجة للصحة العامة—مثل صحة الأمهات، وتغطية التطعيم، وتفشي الأمراض—إلا أن اعتمادها يعيقه عوامل مثل الفجوة الرقمية، ومشكلات الثقة، والتصورات الفردية حول قابلية استخدام التكنولوجيا. تستخدم الدراسة نموذج UTAUT-3 لتحديد العوامل الرئيسية المؤثرة على نية استخدام خدمات الاستشارة الصحية الرقمية، كاشفة أن توقع الأداء، وتوقع الجهد، والتأثير الاجتماعي، والظروف الميسرة تؤثر بشكل كبير على تفاعل المستخدمين مع تطبيقات mHealth.
علاوة على ذلك، تؤكد الأبحاث على أهمية فهم تجارب المستخدمين والتحديات في اعتماد تقنيات الصحة الرقمية. تقترح أن تعزيز ثقة المستخدم ومعالجة الفجوة الرقمية أمران حاسمان لزيادة استخدام خدمات mHealth. تساهم النتائج في الأدبيات المتعلقة بالصحة الرقمية من خلال تقديم رؤى حول قابلية تطبيق نموذج UTAUT-3 في السياقات النامية، لا سيما في باكستان. تمتد آثار الدراسة إلى التواصل الصحي وإدارة الصحة العامة، مقدمة إطارًا للمبادرات المستقبلية التي تهدف إلى تحسين نتائج الصحة من خلال المنصات الرقمية. تختتم الورقة بتفصيل هيكل الأقسام المتبقية، والتي ستتناول مراجعة الأدبيات، ومنهجية البحث، وتحليل البيانات، والآثار العملية للنتائج.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود تتعلق بشكل أساسي بزمانها ونطاقها. تركز حصريًا على تصورات الأفراد بشأن اعتماد الاستشارات الصحية الرقمية، متجاهلة وجهات نظر أصحاب المصلحة الرئيسيين الآخرين، مثل المرضى. بالإضافة إلى ذلك، استخدمت الأبحاث منهجية كمية وعابرة للقطاعات، مما قد يحد من عمق الرؤى المكتسبة.
لتحسين فهم اعتماد الاستشارات الصحية الرقمية، يجب أن تأخذ الأبحاث المستقبلية في الاعتبار دراسات طولية تشمل مجموعة أوسع من وجهات النظر، بما في ذلك وجهات نظر المرضى، ومقدمي الرعاية الصحية، والطلاب. يمكن أن يؤدي استخدام نهج مختلط إلى الحصول على بيانات أغنى ويسهل تحليلًا أكثر شمولاً للعوامل المؤثرة على اعتماد الحلول الصحية الرقمية.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-025-22082-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40108565
Publication Date: 2025-03-19
Author(s): Syed Hassan Raza et al.
Primary Topic: Mobile Health and mHealth Applications
Overview
The research paper investigates the role of digital media advertising in promoting AI-enabled Internet of Things (IoT) mobile health (mHealth) applications, particularly in the context of cardiovascular disease prevention among middle-aged adults. The World Health Organization (WHO) has identified noncommunicable diseases, especially cardiovascular diseases, as significant public health threats, accounting for approximately 80% of premature deaths globally. The study employs a cross-sectional online survey of 495 middle-aged adults to assess factors influencing the intention to use mHealth applications, revealing that social influence, performance expectation, effort expectancy, and facilitating conditions are pivotal in this regard.
The findings indicate that advertisements effectively enhance perceptions of mHealth applications’ performance in preventing cardiovascular diseases, with the integration of IoT facilitating data collection through wearable devices. Despite the potential benefits of AI-enabled mHealth applications, the study highlights challenges related to the digital divide and varying levels of digital literacy, particularly in the Global South, which hinder the adoption of these technologies. Interestingly, trust in these applications was not identified as a significant barrier, likely due to familiarity with other mobile services. The authors recommend that mHealth providers leverage educational advertising and health messaging to bridge the digital divide and improve health outcomes in vulnerable populations.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant global health challenge posed by noncommunicable diseases, particularly cardiovascular diseases, which account for approximately 32% of all deaths worldwide, with 17.9 million fatalities annually. The World Health Organization (WHO) emphasizes the potential for prevention through lifestyle modifications and the importance of early detection and monitoring of cardiovascular conditions. The paper advocates for the integration of digital health technologies, including mobile health (mHealth) applications and AI-enabled Internet of Things (IoT) devices, to enhance monitoring and consultation services, thereby facilitating timely interventions and promoting healthier behaviors.
The study employs the UTAUT3 theoretical framework to explore the effectiveness of digital media in promoting AI-enabled mHealth consultation services. It identifies trust in these technologies as a significant barrier to adoption, particularly in low and middle-income countries like Pakistan, where digital literacy remains low. The authors suggest that health messaging and educational advertising could mitigate this digital divide and enhance the uptake of mHealth applications. Overall, the research underscores the transformative potential of digital health technologies in addressing public health issues and improving healthcare delivery in resource-limited settings.
Results
In this section, the authors employed Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) to analyze a complex model with multiple constructs and relationships, emphasizing prediction over strict theory validation. The PLS-SEM approach was chosen for its flexibility and ability to provide predictive insights, which is particularly beneficial in multifaceted studies. The analysis included assessments of reliability, convergent and divergent validity, model fitness, and hypothesis testing.
The measurement model was evaluated through confirmatory factor analysis, revealing that all constructs exhibited satisfactory reliability, with Cronbach’s Alpha values exceeding the threshold of 0.60 and composite reliability values above 0.80. Convergent validity was confirmed through Average Variance Extracted (AVE) values, which were all greater than 0.5, indicating strong correlations among constructs. Additionally, variance inflation factor (VIF) tests showed no multicollinearity issues, as all VIF values remained below the recommended limit of 10. The Fornell-Larcker Criterion further validated the discriminant validity of the constructs, demonstrating their distinctiveness and confirming that each construct measured its intended aspect without overlap. These findings supported the subsequent hypothesis testing phase of the research.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative role of AI-enabled Internet of Things (IoT) devices and mobile health (mHealth) applications in enhancing public health, particularly in low- and middle-income countries. These technologies are increasingly utilized for remote monitoring and management of noncommunicable diseases, such as cardiovascular conditions. The paper emphasizes that while mHealth applications have the potential to address critical public health challenges—like maternal health, vaccination coverage, and disease outbreaks—their adoption is hindered by factors such as the digital divide, trust issues, and individual perceptions of technology usability. The study employs the UTAUT-3 model to identify key determinants influencing the intention to use digital health consultancy services, revealing that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions significantly affect user engagement with mHealth applications.
Furthermore, the research underscores the importance of understanding user experiences and challenges in adopting digital health technologies. It suggests that enhancing user trust and addressing the digital divide are crucial for increasing the uptake of mHealth services. The findings contribute to the literature on digital health by providing insights into the applicability of the UTAUT-3 model in developing contexts, particularly in Pakistan. The study’s implications extend to health communication and public health management, offering a framework for future initiatives aimed at improving health outcomes through digital platforms. The paper concludes by outlining the structure of the remaining sections, which will detail the literature review, research methodology, data analysis, and practical implications of the findings.
Limitations
The study presents several limitations primarily related to its temporal and scope constraints. It focuses exclusively on individual perceptions regarding the adoption of digital health consultancy, neglecting the perspectives of other key stakeholders, such as patients. Additionally, the research utilized a quantitative and cross-sectional methodology, which may limit the depth of insights gained.
To enhance the understanding of digital health consultancy adoption, future research should consider longitudinal studies that incorporate a broader range of perspectives, including those of patients, healthcare providers, and students. Employing a mixed-methods approach could yield richer data and facilitate a more comprehensive analysis of the factors influencing the adoption of digital health solutions.