e-Nabız Uygulamasını Değerlendirmek İçin Kullanılan Yeni Bir Araç: Mobil Uygulama Derecelendirme Ölçeği

Sağlık için mobil uygulamaların kullanımı son yıllarda giderek artmıştır. Mobil sağlık uygulamaları, sağlık hizmetlerine ve bilgilerine erişimi artırmakta, sağlıkla ilgili bilgilerin toplanmasını ve analizinin yapılmasını sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi, Sağlık Yönetimi bölümü öğrencilerinin, e-Nabız mobil sağlık uygulamasına yönelik bakış açıları ve kalite değerlendirmelerini ortaya koymak ve uygulamanın sürekli kullanım niyetini incelemektir. E-nabız mobil sağlık uygulamasının kalite değerlendirilmesi için Mobil Uygulama Derecelendirme Ölçeği (MARS) kullanılmıştır. Bununla beraber ankete sürekli kullanım niyeti ölçeği de eklenmiştir. Çalışmada 297 öğrenciye anket uygulanmıştır. Verilerin analizinde parametrik testler kullanılmıştır. Mobil uygulama derecelendirme ölçeğinin sosyo demografik değişkenlere göre farklılık gösterip göstermediğini ölçmek için “Bağımsız İki Örneklem T-Testi” ve “Varyans (ANOVA) Analizinden” yararlanılmıştır. Ayrıca mobil uygulama derecelendirme ölçeği ile sürekli kullanım niyeti arasındaki ilişkinin varlığını ve yönünü tespit etmek amacıyla “Pearson Korelâsyon” analizi uygulanmıştır. Pearson Korelâsyon testi sonuçlarına göre mobil uygulama derecelendirme ölçeği ile sürekli kullanım niyeti arasında pozitif yönde anlamlı bir ilişki olduğu ortaya konulmuştur. Bu doğrultuda öğrencilerin e-nabız uygulamasını olumlu değerlendirdikleri ve beraberinde uygulamayı kullanmaya devam edecekleri belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Sağlık, Mobil sağlık uygulaması, , e-Nabız, Mobil uygulama derecelendirme ölçeği

A New Tool Used To Evaluate The e-Pulse Application: Mobile Application Rating Scale

The use of mobile applications for health has been increasing in recent years. Mobile healthcare applications increase access to health services and information, and enable the collection and analysis of health-related information. The purpose of this study is to reveal the perspectives and quality evaluations regarding the e-Pulse mobile health application and is to examine continued intention to use of the application for Ankara Hacı Bayram Veli Üniversity, Departmen of Health Care students’.Mobile App Rating Scale (MARS) is used to evaluate the quality of the e-pulse mobile health application. In addition, continued intention to use scale was added to the questionnaire. In the study conducted surveys of 297 students. Parametric tests were used in the analysis of the data. Accordingly, “Independent Two-Sample T-Test” and “Variance (ANOVA) Analysis” were used to measure whether the mobile application rating scale varies according to socio-demographic variables. In addition, “Pearson Correlation” analysis was applied in order to determine the existence and direction of the relationship between the mobile application rating scale and continued intention to use. Pearson Correlation test results show that there is a positive relationship between mobile app rating scale and continued intention to use. Accordingly, it can be said that the students will continue to use the application with their good evaluation of the e-pulse application.

Keywords:

Health, Mobile health application, , e-Pulse, Mobile application rating scale,

PDF

___

Arsand E., Froisland D. H., Skrovseth S. O., Chomutare T., Tatara N., Hartvigsen G. and Tufano J. T. (2012). Mobile health applications to assist patients with diabetes: lessons learned and design implications. Journal of Diabetes Science and Technology 6(5): 1197-1206.
Arslan E. T. ve Demir H. (2017). Üniversite öğrencilerinin mobil sağlık ve kişisel sağlık kaydı yönetimine ilişkin görüşleri. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 9(2): 17-36.
Belyaev K., Sun W., Ray I. and Ray I. (2018). On the design and analysis of protocols for personal health record storage on personal data server devices. Future Generation Computer Systems 80: 467-482.
Brown III, W., Yen, P. Y., Rojas, M. and Schnall, R. (2013). Assessment of the health it usability evaluation model (health-ituem) for evaluating mobile health (mHealth) Technology. Journal of Biomedical Informatics, 46(6), 1080-1087.
Conroy, D. E., Yang, C. H. and Maher, J. P. (2014). Behavior change techniques in top-ranked mobile apps for physical activity. American Journal of Preventive Medicine, 46(6), 649-652.
De Mattos W. D. And Gondim, P. R. (2016). M-health solutions using 5g networks and m2m communications. IT Professional, 18(3), 24-29.
Demir, R. (2017). Medipol üniversitesi öğrencilerinin sağlık bilgi sistemleri ve e-nabız sistemine ilişkin farkındalık ve kullanım düzeylerinin belirlenmesi, (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İstanbul Medipol Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. Enginkaya, E. (2019). Sağlık sektöründe dijital dönüşüm. M. Babacan (Ed), Dijital dönüşüm ekseninde işletme uygulamaları, ss. 416, Ankara: Detay Yayıncılık.
Free, C., Phillips, G., Felix, L., Galli, L., Patel, V. and Edwards, P. (2010). The effectiveness of m-health technologies for improving health and health services: a systematic review protocol. BMC research notes, 3(1), 250.
Free, C., Phillips, G., Galli, L., Watson, L., Felix, L., Edwards, P., Patel V. and 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 med, 10(1), e1001362.
Güler, Ç. (2019). A structural equation model to examine mobile application usability and use. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 12(3), 169-181.
Hamel, M. B., Cortez, N. G., Cohen, I. G. and Kesselheim, A. S. (2014). FDA regulation of mobile health technologies. The New England Journal of Medicine, 371(4), 372-379.
Huy N. P. and Vanthanh D. (2012). Evaluation of mobile app paradigms. In Proceedings of the 10th International Conference on Advances in Mobile Computing & Multimedia, pp. 25-30.
Istepanian, R. S. and Lacal, J. C. (2003). Emerging mobile communication technologies for health: some imperative notes on m-health. In Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, IEEE Cat. No. 03CH37439, IEEE, 2003, September, Vol. 2, pp. 1414-1416.
Kalaycı, Ş. (2016). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. 7.baskı, Ankara: Asil Yayın, 405-415.
Khalid H., Shihab E., Nagappan M. and Hassan A. E. (2015). What do mobile app users complain about? IEEE Software 32(3), 70-77.
Kıraç, R. ve Yılmaz, G. (2019). Yetişkinlerde e-nabız sistemi farkındalığının belirlenmesine yönelik bir araştırma. 3. Uluslararası 13. Ulusal Sağlık ve Hastane İdaresi Kongresi, 10-13 Ekim 2019, Sakarya, 1658-1668.
Kyriacou, E., Pattichis, M. S., Pattichis, C. S., Panayides, A. and Pitsillides, A. (2007). m-Health e-emergency systems: current status and future directions. IEEE Antennas and Propagation Magazine, 49(1), 216-231.
Lupton, D. (2013). Quantifying the body: monitoring and measuring health in the age of mhealth technologies, Critical Public Health, 23(4), 393-403.
Mechael, P. N. (2009). The case for mhealth in developing countries. Innovations: Technology, Governance, Globalization, 4(1), 103-118.
Merrell R.C., and Doarn C.R. (2011). Medical applications, mobility, and regulations. Telemed J E Health, 17:235-236.
Singh, A., Wilkinson, S. and, Braganza, S. (2014). Smart phones and pediatric apps to mobilize the medical home. TheJournal of pediatrics, 165(3), 606-610.
Stoyanov, S. R., Hides, L., Kavanagh, D. J., Zelenko, O., Tjondronegoro, D. and Mani, M. (2015). Mobile apprating scale: a new tool for assessing the quality of health mobile apps. JMIR mHealth and uHealth, 3(1), e27.
Stoyanov, S. R., Hides, L., Kavanagh, D. J. and Wilson, H. (2016). Development and validation of the user version of the mobile application rating scale (uMARS). JMIR mHealth and uHealth, 4(2), e72.
T.C. Sağlık Bakanlığı (2020). E-nabız kişisel sağlık sistemi. Erişim tarihi: 28.01.2020, https://enabiz.gov.tr/Yardim/Index. Uyar, A. (2019). Tüketicilerin mobil uygulamalara ilişkin algılarının teknoloji kabul modeli ile değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(1), 687-705.
Venkatesh, V. and Goyal, S. (2010). Expectation disconfirmation and technology adoption: polynomial modeling and response surface analysis. MIS Quarterly, 281-303.
Viswanath, K., Finnegan J.R. and Gollust, S. (2015). Communication and Health Behaviour in a Changing Media Environment. Health behaviour: Theory, research and practice, 5th Edition. Eds. Glanz, K., Rimer, B.K. and Viswanath, K., John Wiley&Sons, 354.
Yeşiltaş, A. (2018). E-nabız uygulamasının kullanımını etkileyen faktörler. Sağlık Akademisyenleri Dergisi, 5(4), 290-295.
Wang, Y., Greene, B. and Sun, L. (2020). An analysis and evaluation of quality and behavioral change techniques among physical activity apps in china. International Journal of Medical Informatics, 133, 104029, 1-7.