$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

당뇨병 노인의 mHealth 이용에 영향을 미치는 요인
Factors Influencing mHealth Use in Older Adults with Diabetes 원문보기

지식경영연구 = Knowledge Management Research, v.23 no.4, 2022년, pp.113 - 132  

김민진 (연세대학교 정보대학원) ,  김범수 (연세대학교 정보대학원) ,  박선희 (한양대학교 간호대학)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

정보통신기술의 발전과 일상 중심으로의 의료서비스 변화는 스마트폰 건강관리 앱(mHealth) 활용을 통한 자가관리 시대를 열었다. mHealth는 이용자의 건강 자가관리에 도움을 주며 서비스 제공자의 주요 수익원이므로 mHealth 이용 요인을 이해하는 것은 중요하다. 그러나 mHealth의 주요 이용자가 될 수 있는 당뇨병 노인을 대상으로 이용 요인을 규명한 연구는 제한적으로 이루어졌다. 따라서 본 연구는 당뇨병 노인의 mHealth 이용에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 당뇨병 노인의 주관적 건강상태와 e헬스리터러시가 mHealth 이용에 미치는 영향이 사회적 지지 수준에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보는 것에 초점을 두었다. 65세 이상 당뇨병 노인 252명을 대상으로 한 온/오프라인 설문조사를 통해 자료를 수집했으며, 주관적 건강상태 및 e헬스리터러시와 사회적 지지의 상호작용항을 투입하는 위계적 다중회귀분석을 실시하여 조절효과를 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 당뇨병 노인이 남성, 저연령일수록 mHealth 이용이 높았다. 둘째, 당뇨병 노인의 e헬스리터러시가 높을수록 mHealth 이용이 높았다. 셋째, 주관적 건강상태와 mHealth의 관계에서 사회적 지지의 완충효과가 나타났다. 이는 사회적 지지가 높을수록 주관적 건강상태가 mHealth에 미치는 긍정적 영향이 완화되는 것을 의미한다. 본 연구는 mHealth 이용에 관한 정보시스템 및 의료 분야의 지식에 기여하는 한편, mHealth 서비스 제공자의 고객 확보 전략 수립, 정부와 의료진의 당뇨병 노인의 mHealth이용을 통한 자가관리 증진 방안 마련에 유용한 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다. 나아가 mHealth 이용 활성화를 통한 당뇨병 노인이 삶의 질 개선 및 디지털 포용 사회 구축에 기여할 수 있을 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The development of information and communication technologies (ICT) and changes in medical services centering on daily life have ushered in an era of self-management through the smartphone health management app (mHealth). This study identified the factors affecting mHealth use among older adults wit...

주제어

참고문헌 (81)

  1. 권순석, 김상용, 임정수, 손석준, 최진수 (1999). 자가건강인지도에 따른 3 년간의 의료이용도와 사망위험 비교. 예방의학회지, 32(3), 355-360. 

  2. 김미령, 권순재, 박충선 (2012). 베이비붐세대의 정보활용이 정보화 생활만족도에 미치는 영향: 자기통제력의 매개효과. 노인복지연구, 57, 113-136. 

  3. 김민경, 정우진, 임승지, 윤수진, 이자경, 김은경, 고난주 (2010). 한국인의 사회경제적 불평등에 따른 주관적 건강수준의 차이와 건강행태 기여요인 분석. 예방의학회지, 43(1),?50-61. 

  4. 김영주 (2009). 농촌노인의 우울에 대한 사회적 지지의 매개효과. 노인복지연구, 46, 77-104. 

  5. 김예원, 한세미, 김기성 (2018). 중고령층의 디지털헬스케어서비스 사용의도 결정요인에 관한 연구. 정보사회와 미디어,?19(3), 1-23. 

  6. 김은석, 이성국, 윤희정, 남행미, 김경희, 권기홍 (2014). 75세 이상 후기노인의 주관적 건강상태와 관련 요인: 2011 년 국민건강영양조사 자료를 이용하여. 한국산학기술학회 논문지, 15(7), 4279-4289. 

  7. 김진구 (2008). 저소득층의 의료 이용과 욕구 미충족에 영향을?미치는 요인. 사회복지연구, 37, 5-33. 

  8. 남궁현경, 김일호, 천희란 (2017). 서울시 고령자의 정보격차 관련 요인에 관한 연구. 디지털융복합연구, 15(4), 73-81. 

  9. 박동진, 권명순, 최정화 (2013). 개인의 건강정보지향, 인터넷건강정보에 대한 태도, e-헬스 리터러시 수준과 건강 관련 행위의 관계. 홍보학연구, 17(3), 379-413. 

  10. 박정민 (2021). K-디지털헬스케어 이해하기. 한국보건산업진흥원. 

  11. 박주영 (2010). 제 2 형 당뇨병 환자의 자가관리, 당화혈색소?및 주관적 건강상태. 기초간호학회지, 12(2), 106-113. 

  12. 박준석, 곽기영 (2017). 사회적 지지 과부하가 소셜미디어?환경에서의 사회적 소통에 미치는 영향. 지식경영연구, 18(4),?137-157. 

  13. 백서영, 홍석호 (2020). 노년기 건강행동의 결정요인: 앤더슨 행동 모델의 적용. 노인복지연구, 75(3), 31-62. 

  14. 소현정, 곽기영 (2021). 모바일 헬스 앱 사용의도 동기요인:?조절초점성향과 프라이버시계산이론을 중심으로. 지식경영연구, 22(2), 33-53. 

  15. 송미순, 김세안, 최수영, 서경산, 이수진, 김은호 (2013).?노인을 위한 당뇨병 자기관리 지식 측정 도구(DSMK-O) 개발.?한국노년학, 33(3), 537-550. 

  16. 송지현, 신수진 (2020). 인터넷을 이용하는 지역사회 노인의?e-헬스 리터러시 및 주관적 건강상태가 건강추구행동에 미치는 영향. 디지털융복합연구, 18(1), 321-332. 

  17. 신준섭, 이영분 (1999). 사회적 지지가 실직자의 심리사회적?안녕감에 미치는 영향에 관한 연구. 한국사회복지학, 37(4),?241-269. 

  18. 안지원, 박경옥 (2019). 지역사회 거주 노인의 스마트폰 만족도 및 활용도. 한국생활환경학회지, 26(4), 540-549. 

  19. 양소정, 윤건호, 김헌성 (2016). 노인의 건강관리를 위한 모바일 헬스. 대한임상노인의학회지, 17(1), 1-6. 

  20. 양승민, 임진섭 (2019). 노인의 스마트폰 중독 경향성에 미치는 영향요인: 인지행동모델(cognitive-behavioral model)?을 기반으로 한 탐색연구. 공공정책연구, 36(1), 207-230. 

  21. 염지원, 오기환 (2021). 코로나19 이후 급부상하고 있는 디지털?헬스산업. 한국바이오협회. 

  22. 이익섭, 김서원 (2004). 의료급여 수급자의 의료이용에 영향을 미치는 요인에 관한 연구. 한국사회복지조사연구(구 연세사회복지연구), 11, 66-99. 

  23. 장석준 (2016). 노년층 디지털 격차에 미치는 요인 분석 연구.?미디어와 공연예술연구, 11(2), 149-170. 

  24. 주경희, 김동심, 김주현 (2018). 노년층의 정보격차에 대한?성별에 따른 차이분석과 예측변인 탐색. 한국노인복지학회학술대회 논문집, 443-463. 

  25. 홍태호, 왕시, 서보밀, 박지영 (2017). 모바일 결제 시스템?이용 의도의 영향 요인에 대한 연구: 한국과 중국의 결제 시스템을 중심으로. 지식경영연구, 18(4), 159-180. 

  26. 황현정, 황용석 (2017). 노인집단내 정보격차와 그에 따른?삶의 만족도 연구. 사회과학연구, 24(3), 359-386. 

  27. AD Association. (2019). 12. Older adults: Standards of?medical care in diabetes-2019. Diabetes Care, 42?(Supplement 1), S139-S147. 

  28. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes,?50(2), 179-211. 

  29. Almegbel, H., & Aloud, M. (2021). Factors influencing?the adoption of mHealth services in Saudi Arabia: A?patient-centered study. International Journal of?Computer Science & Network Security, 21(4), 313-324. 

  30. Arcury, T. A., Sandberg, J. C., Melius, K. P., Quandt,?S. A., Leng, X., Latulipe, C., ... & Bertoni, A. G. (2020).?Older adult internet use and eHealth literacy. Journal?of Applied Gerontology, 39(2), 141-150. 

  31. Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The?moderator-mediator variable distinction in social?psychological research: Conceptual, strategic, and?statistical considerations. Journal of Personality and?Social Psychology, 51(6), 1173-1182. 

  32. Binyamin, S. S., & Zafar, B. A. (2021). Proposing a?mobile apps acceptance model for users in the health?area: A systematic literature review and meta-analysis.?Health Informatics Journal, 27(1), 1-27. 

  33. Chang, S. J., Yang, E., Ryu, H., Kim, H. J., & Yoon,?J. Y. (2018). Cross-cultural adaptation and validation?of the eHealth literacy scale in Korea. Korean Journal?of Adult Nursing, 30(5), 504-515. 

  34. Chen, J., Park, Y., & Putzer, G. J. (2010). An?examination of the components that increase acceptance?of smartphones among healthcare professionals.?Electronic Journal of Health Informatics, 5(2), 1-12. 

  35. Chiarini, G., Ray, P., Akter, S., Masella, C., & Ganz,?A. (2013). mHealth technologies for chronic diseases?and elders: A systematic review. IEEE Journal on?Selected Areas in Communications, 31(9), 6-18. 

  36. Cohen, S., & Syme, S. L. (1985). Issues in the study?and application of social support. Social Support and?Health, 3, 3-22. 

  37. Cole-Lewis, H., & Kershaw, T. (2010). Text messaging?as a tool for behavior change in disease prevention and?management. Epidemiologic Reviews, 32(1), 56-69. 

  38. De Jongh, T., Gurol-Urganci, I., Vodopivec-Jamsek, V.,?Car, J., & Atun, R. (2012). Mobile phone messaging?for facilitating self-management of long-term illnesses.?Cochrane Database of Systematic Reviews, 12(12), 1-51. 

  39. De Maria, M., Vellone, E., Durante, A., Biagioli, V.,?& Matarese, M. (2018). Psychometrics evaluation of the?Multidimensional Scale of Perceived Social Support?(MSPSS) in people with chronic disease. Annali?dell'Istituto Superiore di SanitS, 54(4), 308-315. 

  40. Duarte, P., & Pinho, J. C. (2019). A mixed methods?UTAUT2-based approach to assess mobile health?adoption. Journal of Business Research, 102, 140-150. 

  41. Farage, M. A., Miller, K. W., Ajayi, F., & Hutchins,?D. (2012). Design principles to accommodate older?adults. Global Journal of Health Science, 4(2), 2-25. 

  42. Farinosi, M., Fortunati, L., O'Sullivan, J., & Pagani,?L. (2020). Capturing citizens' opinions through a?combination of survey and online social data.?International Journal of Communication, 14, 3655-3680. 

  43. Free, C., Phillips, G., Galli, L., Watson, L., Felix, L.,?Edwards, P., ... & Haines, A. (2013). The effectiveness?of mobile-health technology-based health behaviour?change or disease management interventions for health?care consumers: A systematic review. PLoS Medicine,?10(1), e1001362. 

  44. Holden, R. J., & Karsh, B. T. (2010). The technology?acceptance model: Its past and its future in health care.?Journal of Biomedical Informatics, 43(1), 159-172. 

  45. Holtz, B., & Lauckner, C. (2012). Diabetes management?via mobile phones: A systematic review. Telemedicine?and e-Health, 18(3), 175-184. 

  46. Hope, J. (2016). Mixing modes to widen research?participation. In Digital methods for social science (pp.?71-86). Palgrave Macmillan, London. 

  47. Hou, C., Carter, B., Hewitt, J., Francisa, T., & Mayor,?S. (2016). Do mobile phone applications improve?glycemic control (HbA1c) in the self-management of?diabetes? A systematic review, meta-analysis, and?GRADE of 14 randomized trials. Diabetes Care, 39(11),?2089-2095. 

  48. Jimenez, G., Lum, E., & Car, J. (2019). Examining?diabetes management apps recommended from a Google?search: Content analysis. JMIR mHealth and uHealth,?7(1), e11848. 

  49. Karimy, M., Koohestani, H. R., & Araban, M. (2018).?The association between attitude, self-efficacy, and social support and adherence to diabetes self-care?behavior. Diabetology & Metabolic Syndrome, 10(1), 1-6. 

  50. Kaufman, D. R., Mirkovic, J., & Chan, C. (2017). eHealth?literacy as a mediator of health behaviors. In Cognitive?informatics in health and biomedicine (pp. 271-297).?Springer, Cham. 

  51. Kay, M., Santos, J., & Takane, M. (2011). mHealth:?New horizons for health through mobile technologies.?World Health Organization, 64(7), 66-71. 

  52. Kickbusch, I., Maag, D., & Wait, S. (2006). Navigating?health: The role of health literacy. Alliance for Health?and the Future International Longevity Centre-UK. 

  53. Knapp, C., Madden, V., Marcu, M., Wang, H., Curtis,?C., Sloyer, P., & Shenkman, E. (2011). Information?seeking behaviors of parents whose children have life-threatening illnesses. Pediatric Blood & Cancer, 56(5),?805-811. 

  54. Ku, E. J., Park, J. I., Jeon, H. J., Oh, T., & Choi,?H. J. (2020). Clinical efficacy and plausibility of a?smartphone-based integrated online real-time diabetes?care system via glucose and diet data management:?A pilot study. Internal Medicine Journal, 50(12),?1524-1532. 

  55. Liang, J. (1986). The structure of self-reported health?among the aged. Journal of Gerontology, 41, 248-260. 

  56. Lin, N., Ye, X., & Ensel, W. M. (1999). Social support?and depressed mood: A structural analysis. Journal of?Health and Social Behavior, 40(4), 344-359. 

  57. Lu, Y., Papagiannidis, S., & Alamanos, E. (2019).?Exploring the emotional antecedents and outcomes of?technology acceptance. Computers in Human Behavior,?90, 153-169. 

  58. McDonough, C. C. (2016). The effect of ageism on the?digital divide among older adults. J. Gerontol. Geriatr.?Med, 2(008). 

  59. Neter, E., & Brainin, E. (2012). eHealth literacy:?Extending the digital divide to the realm of health?information. Journal of Medical Internet Research,?14(1), e1619. 

  60. Norman, C. D., & Skinner, H. A. (2006). eHEALS: The?eHealth literacy scale. Journal of Medical Internet?Research, 8(4), e507. 

  61. Orgad, S. (2009). How can researchers make sense of?the issues involved in collecting and interpreting online?and offline data? In A. Markham & N. Baym (Eds.),?Internet inquiry: Conversations about method. Sage,?Thousand Oaks, California. 

  62. Park, S., & Kim, B. (2020). Predictors of internet use?among older adults with diabetes in South Korea: Survey?study. JMIR Medical Informatics, 8(12), e19061. 

  63. Parker, R. M., Williams, M. V., Weiss, B. D., Baker,?D. W., Davis, T. C., Doak, C. C., ... & Dickinson, B.?D. (1999). Health literacy: Report of the council on?scientific affairs. Journal of the American Medical?Association, 281(6), 552-557. 

  64. Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration?likelihood model of persuasion. In Communication and?persuasion (pp. 1-24). Springer, New York, NY. 

  65. Piette, J. D., Resnicow, K., Choi, H., & Heisler, M.?(2013). A diabetes peer support intervention that?improved glycemic control: Mediators and moderators?of intervention effectiveness. Chronic Illness, 9(4),?258-267. 

  66. Quaosar, G. A. A., Hoque, M. R., & Bao, Y. (2018).?Investigating factors affecting elderly's intention to?use m-health services: An empirical study.?Telemedicine and e-Health, 24(4), 309-314. 

  67. Schillinger, D., Grumbach, K., Piette, J., Wang, F.,?Osmond, D., Daher, C., ... & Bindman, A. B. (2002).?Association of health literacy with diabetes outcomes.?JAMA, 288(4), 475-482. 

  68. Schuster, L., & Parkinson, J. (2021). Personal goals?in consumers' adoption of mHealth services. Journal?of Service Theory and Practice, 32(1), 30-51. 

  69. Searcy, R. P., Summapund, J., Estrin, D., Pollak, J.?P., Schoenthaler, A., Troxel, A. B., & Dodson, J. A.?(2019). Mobile health technologies for older adults with?cardiovascular disease: Current evidence and future?directions. Current Geriatrics Reports, 8(1), 31-42. 

  70. Sezgin, E., & Yildirim, S. O. (2014). A literature review?on attitudes of health professionals towards health?information systems: From e-health to m-health.?Procedia Technology, 16, 1317-1326. 

  71. Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer?acceptance and use of information technology:?Extending the unified theory of acceptance and use of?technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178. 

  72. Wang, Y., Li, M., Zhao, X., Pan, X., Lu, M., Lu, J.,?& Hu, Y. (2019). Effects of continuous care for patients?with type 2 diabetes using mobile health application:?A randomised controlled trial. The International Journal?of Health Planning and Management, 34(3), 1025-1035. 

  73. Ware Jr, J. E., & Sherbourne, C. D. (1992). The MOS?36-item short-form health survey (SF-36): I.?Conceptual framework and item selection. Medical Care,?30(6), 473-483. 

  74. Wu, L., Li, J. Y., & Fu, C. Y. (2011). The adoption?of mobile healthcare by hospital's professionals: An?integrative perspective. Decision Support Systems,?51(3), 587-596. 

  75. Zahra, F., Hussain, A., & Mohd, H. (2018). Factor?affecting mobile health application for chronic diseases.?Journal of Telecommunication, Electronic and Computer?Engineering, 10(1-11), 77-81 

  76. Zhang, Y., Liu, C., Luo, S., Xie, Y., Liu, F., Li, X.,?& Zhou, Z. (2019). Factors influencing patients'?intentions to use diabetes management apps based on?an extended unified theory of acceptance and use of?technology model: Web-based survey. Journal of?Medical Internet Research, 21(8), e15023. 

  77. Zimet, G. D., Dahlem, N. W., Zimet, S. G., & Farley,?G. K. (1988). The multidimensional scale of perceived?social support. Journal of Personality Assessment, 52(1),?30-41. 

  78. 통계청 (2022). https://kosis.kr 

  79. 한국갤럽조사연구소 (2021). https://www.gallup.co.kr 

  80. Pew Research. (2019). https://www.pewresearch.org 

  81. WHO. (2021). https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/diabetes 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로