1887
Volume 2022, Issue 2
  • EISSN: 2616-4930

Abstract

لقد أصبحت التقنية المتنقلة تربط المريض مع المَرفِق الصحي والفريق القائم على رعايته صحيّاً. من ذلك أصبحت أجهزة الهواتف المتنقلة وغيرها تساعد الفرد على متابعة حالته الصحية وتدير يومه صحيّاً. خلال جائحة كورونا (كوفيد-١٩) وجد مجتمع السكان في المملكة العربية السعودية مساعدة ودعماً كبيرين من قبل الدولة في تبني استخدام تطبيقات الهواتف المتنقلة بشكل يومي في أداء أعماله اليومية. وإلى جانب التطبيقات اليومية الأخرى، استأثرت التطبيقات الصحية باهتمام كبير، وصارت شغل الفرد الشاغل، وأصبحت أعدادها في تنامٍ متوالٍ جعل كلّ جهة من جهات القطاع الصحي تُعنى بإطلاق تطبيق أو أكثر للاهتمام بحالة الفرد الصحية. نشأ الغرض من الدراسة لتحديد مدى اهتمام المجتمع بالتطبيقات الصحية، وأيّها أكثر استخداماً فيما يتعلق بالوضع الصحي للسكان. لقد تكونت عينة الدراسة من 517 ممارسا صحيا ومراجعا للعيادات الخارجية لمدينة الملك عبد الله الطبية، وخمسة مراكز للرعاية الصحية الأولية في الرياض. واستخدم المنهج الوصفي المسحي في هذه الدراسة. أظهرت النتائج انخفاض اهتمام أفراد المجتمع بالاعتماد على التطبيقات الصحية لمتابعة أوضاعهم الصحية. كما أثبتت وجود علاقات تغايرت بين طردية وعكسية بين الجنس والعمر والاستخدام. ولكن لم يكن للمَرفِق والمراجعين تأثير كبير. وحددت النتائج أيضاً أكثر التطبيقات الصحية استخداماً بجانب التطبيقات المُستخدَمة يوميّاً للتواصل الاجتماعي. لقد أوضحت النتائج أنّ ٩٧٪ من أفراد العَيِّنَة كانوا مواطنين، في حين أنّ ٣٪ فقط كانوا من المقيمين. كما أنّ ٧٠٪ منهم كُنّ إناثاً و٣٠٪ تقريباً كانوا من الذكور. كما أوضحت الدراسة أنّ ٦٤٪ من أفراد العَيِّنَة يستخدمون التطبيقات الصحية لمتابعة حالاتهم الصحية. ومن ناحية أخرى وُجِد أنّ ٤٠٪ فقط من أفراد العَيِّنَة تأثرت أوضاعهم الصحية إيجاباً باستخدام التطبيقات الصحية، الامر الذي يستدعي توجه افراد المجتمع للاهتمام باقتناء التطبيقات الصحية واستخدامها أكثر. قد لا تكترث شريحة كبيرة من افراد المجتمع لشراء التطبيقات الصحية، إذ أفاد جميع من أجابوا عن السؤال بأنهم يحملون التطبيقات مجاناً ولا يأبهون بشرائها. ومِمّن أجاب عن تساؤل البحث عن مصادر أخرى غير التطبيقات لمتابعة الحالة الصحية توعية أو علاجاً، تساوت الفئتان تقريباً بين مَن يبحث في المواقع أو غيرها وبين من لا يكترث، ولم يكن هناك فرق واضح إحصائيّاً بينهما. وقد انتهت الدراسة إلى عدة توصيات من شأنها رفع مستوى الوعي الصحي لدى افراد المجتمع لتحسين جودة الحياة. كما وضّحت الباحثة أنّ دراسةً مثل هذه تفتح آفاقاً لدراسات أخرى من شأنها اضافة قيمة كبيرة إلى استخدام التطبيقات الصحية، وإثراء المكتبة العربية بمعلومات من شأنها أن تعزز موقف الباحث العربي في استخدام تطبيقات الهواتف المتنقلة، وعلى الأخصّ التطبيقات الصحية.

Mobile technology connects patients with health facilities and health care teams. Hence, smart devices help individuals to monitor their health conditions and manage wellness. During the Covid-19 pandemic, the community in Saudi Arabia found great support from the government in adopting the use of mobile apps including newly launched health apps to manage individuals’ health status. The purpose of this study is to assess the extent of the society's interest in health apps and which ones are most used. The study sample consisted of 517 health practitioners and outpatients from King Abdullah Medical City and five primary health care centers in Riyadh. The descriptive survey method was used in this study. The results showed a low usage level of health apps and found positive and inverse correlations between gender, age and apps use. However, the facility and its visitors did not have a significant impact. The results also identified the most used health apps besides the usage of social applications. It was revealed that: 97% of the respondents were citizens while only 3% were expats; 70% were females and approximately 30% were males; and 64% used health apps. On the other hand, 40% of them had their health conditions impacted positively by using health apps, which shows the positive impact of this type of apps in raising awareness of the public towards health promotion. The community would not pay for health apps as all who responded to the related question stated that they download the free apps and are not interested in the paid-for ones. Whoever answered the question of searching for health information via internet sources and not via health apps, the two categories were almost equal between those who do on websites and those who do not, but there was no statistically clear difference between them.The study provided several recommendations that would raise the level of awareness of the health status of individual to improve the quality of life. The researcher also explained that a study like this opens prospects for other studies that would add great value to the use of health apps and enrich the Arabic library with information that would promote the Arab researchers in using health applications.

Loading

Article metrics loading...

/content/journals/10.5339/jist.2022.12
2022-09-30
2022-10-04
Loading full text...

Full text loading...

/deliver/fulltext/jist/2022/2/jist.2022.12.html?itemId=/content/journals/10.5339/jist.2022.12&mimeType=html&fmt=ahah

References

  1. الفايدي، أحمد عطية ربيع. (2021). أثر التطبيقات الذكية على الرعاية الصحية. المجلة العربية للنشر العلمي، (32).
  2. حركات، سعيدة وبن غيدة، سارة (2020). تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصال في مجال الخدمات الصحية. مجلة الدراسات المالية والمحاسبية والإدارية، 7(20)، 500-518.
  3. شراير، سعاد وحميدوش. (2017). تكنولوجيا المعلومات والاتصال ودورها في تحسين الخدمات الصحية. مجلة الاقتصاد الجديد، 16(1)، 291-304. https://www.asjp.cerist.dz/en/article/55864
  4. صالحي، سيف الدين. (2020). دور موقع الفيسبوك في تشكيل الوعي الصحي لدى الطالب الجامعي الجزائري، كلية العلوم الإنسانية (رسالة ماجستير غير منشورة). جامعة أم البواقي. الجزائر. http://bib.univ-oeb.dz:8080/jspui/handle/123456789/9996
  5. عبد المحسن، إيمان. (2017). تعرُّض طالبات الجامعة للمواقع الصحية الإلكترونية والتطبيقات الصحية بالهواتف الذكية وعلاقتها بمستوى المعرفة الصحية لديهم. المجلة المصرية لبحوث الإعلام، 2017 (61)، 599-658. DOI: 10.21608/EJSC.2017.87689
  6. عشّة، فاطمة وغويني، لعربي. (2018). الأعمال الإلكترونية في المؤسسات الصحية ودورها في تحسين الخدمات الصحية. مجلة أبحاث اقتصادية معاصرة، (2)، 23-39. https://www.asjp.cerist.dz/en/article/123452
  7. موسى، محمود. (2020). أثر قدرات تكنولوجيا المعلومات في تحسين مستوى جودة الخدمات الصحية. مجلة اقتصاديات شمال أفريقيا، 16(23)، 273-294. https://www.asjp.cerist.dz/en/article/117571
  8. Athilingam, P., Labrador, M. A., Remo, E. F. J., Mack, L., San Juan, A. B., & Elliott, A. F. (2016). Features and usability assessment of a patient-centered mobile application (HeartMapp) for self-management of heart failure. Applied Nursing Research, 32:, 156-163. https://doi.org/10.1016/j.apnr.2016.07.001
    [Google Scholar]
  9. Bagdonavicius, V., & Nikulin, M. (2011). Chi-squared goodness-of-fit test for right censored data. International Journal of Applied Mathematics and Statistics, 24:(1), 1–11. https://www.researchgate.net/publication/325193712_Chi-squared_goodness-
    [Google Scholar]
  10. Becker, S., Miron-Shatz, T., Schumacher, N., Krocza, J., Diamantidis, C., & Albrecht, U.-V. (2014). mHealth 2.0: Experiences, possibilities, and perspectives. JMIR mHealth and uHealth, 2:(2), e24. https://doi.org/10.2196/mhealth.3328. https://www.proquest.com/docview/2510226894?accountid=142908
    [Google Scholar]
  11. Byambasuren, O., Beller, E., & Glasziou, P. (2019). Current knowledge and adoption of mobile health apps among Australian general practitioners: Survey study. JMIR mHealth and uHealth, 7:(6), e13199. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31199343/
    [Google Scholar]
  12. Chan, K. L., & Chen, M. (2019). Effects of social media and mobile health apps on pregnancy care: Meta-analysis. JMIR mHealth and uHealth, 7:(1), e11836. https://mhealth.jmir.org/2019/1/e11836/
    [Google Scholar]
  13. Dounavi, K., & Tsoumani, O. (2019). Mobile health applications in weight management: A systematic literature review. American Journal of Preventive Medicine, 56:(6), 894–903. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31003801/
    [Google Scholar]
  14. Feter, N., dos Santos, T. S., Caputo, E. L., & da Silva, M. C. (2019). What is the role of smartphones on physical activity promotion? A systematic review and meta-analysis. International Journal of Public Health, 64:(5), 679–690. https://doi.org/10.1007/s00038-019-01210-7. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30758514/
    [Google Scholar]
  15. Galak, J., Kruger, J., & Loewenstein, G. (2013). Slow down! Insensitivity to rate of consumption leads to avoidable satiation. Journal of Consumer Research, 39:(5), 993–1009. https://doi.org/10.1086/666597
    [Google Scholar]
  16. Galak, J., & Redden, J. P. (2018). The properties and antecedents of hedonic decline. Annual Review Psychology, 69:(1), 1–25. https://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev-psych-122216-011542
    [Google Scholar]
  17. Gordon, W. J., Landman, A., Zhang, H., & Bates, D. W. (2020). Beyond validation: Getting health apps into clinical practice. NPJ Digital Medicine, 3:(1), 1–6. PMID: 32047860. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0212-z.
    [Google Scholar]
  18. Haslam, J. (2018). Mobile Gaming Benchmarks Q1 2018. Adjust Report 2018. https://www.adjust.com/blog/mobile-gaming-benchmarks-comparison/
    [Google Scholar]
  19. Henson, P., David, G., Albright, K., & Torous, J. (2019). Deriving a practical framework for the evaluation of health apps. The Lancet Digital Health, 1:(2), e52-e54.‏
    [Google Scholar]
  20. Huang, J. S., Yueh, R., Wood, K., Ma, S., Cruz, R., Boyd, N., Kruth, R., & Parker, J. (2020). Harnessing the electronic health record to distribute transition services to adolescents with inflammatory bowel disease. Journal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition, 70:(2), 200–204. PMID: 31978017. https://doi.org/10.1097/MPG.0000000000002516.
    [Google Scholar]
  21. Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S., Wang, Y., Dong, Q., Shen, H., & Wang, Y. (2017). Artificial intelligence in healthcare: Past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 2:(4), 230–243. PMID: 29507784. https://doi.org/10.1136/svn-2017-000101.
    [Google Scholar]
  22. Lalloo, C., Shah, U., Birnie, K. A., Davies-Chalmers, C., Rivera, J., Stinson, J., & Campbell, F. (2017). Commercially available smartphone apps to support postoperative pain self-management: Scoping review. JMIR mHealth and uHealth, 5:(10), e162. PMID: 29061558. https://doi.org/10.2196/mhealth.8230.
    [Google Scholar]
  23. Le Berre, C., Sandborn, W. J., Aridhi, S., Devignes, M. D., Fournier, L., Smaïl-Tabbone, M., Danese, S., & Peyrin-Biroulet, L. (2020). Application of artificial intelligence to gastroenterology and hepatology. Gastroenterology, 158(1), 76–94. PMID: 31593701. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.08.058. https://www.gastrojournal.org/article/S0016-5085(19)41412-1/pdf
    [Google Scholar]
  24. Lupiáñez-Villanueva, F., Hardey, M., Torrent, J., & Ficapal, P. (2010). The integration of Information and Communication Technology into medical practice. International journal of medical informatics, 79:(7), 478-491. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2010.04.004
    [Google Scholar]
  25. Marcolino, M. S., Oliveira J. A. Q., D'Agostino, M., Ribeiro, A. L., Alkmim, M. B. M., & Novillo-Ortiz, D. (2018). The impact of mHealth interventions: Systematic review of systematic reviews. JMIR mHealth and uHealth, 6(1), e8873. https://mhealth.jmir.org/2018/1/e23/
    [Google Scholar]
  26. McCallum, C., Rooksby, J., & Gray, C. M. (2018). Evaluating the impact of physical activity apps and wearables: Interdisciplinary review. JMIR mHealth and uHealth, 6(3), e9054. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29572200/
    [Google Scholar]
  27. mHealth . (2011). New Horizons for Health through Mobile Tchnologies: Second Global Survey on eHealth. World Health Organization. - Global Observatory for eHealthseris-Volume3. http://www.who.int/goe/publications/goe_mhealth_ web.pdf. Published 2011. Accessed June 20, 2017.
    [Google Scholar]
  28. Miller, E. A. (2003). The technical and interpersonal aspects of telemedicine: Effects on doctor–patient communication. Journal of Telemedicine and Telecare, 9:(1), 1–7. https://doi.org/10.1258/135763303321159611.
    [Google Scholar]
  29. Mora, P., Buskirk, A., Lyden, M., Parkin, C. G., Borsa, L., & Petersen, B. (2017). Use of a novel, remotely connected diabetes management system is associated with increased treatment satisfaction, reduced diabetes distress, and improved glycemic control in individuals with insulin-treated diabetes: First results from the personal diabetes management study. Diabetes Technology & Therapeutics, 19:(12), 715–722. https://eds-s-ebscohost-com.sdl.idm.oclc.org/eds/detail/detail?vid=1&sid=aee3e2cf-9ad7-4a07-9cca-7a133143358d%40redis&bdata=JnNpdGU9ZWRzLWxpdmU%3d#AN=edsair.od.......267..2d10afc156773949f8bc5974ea78fdba&db=edsair.
    [Google Scholar]
  30. Omboni, S., Caserini, M., & Coronetti, C., . (2016). Telemedicine and m-Health in hypertension management: Technologies, applications and clinical evidence. High Blood Pressure and Cardiovascular Prevention, 23:(3), 187–196. https://eds-p-ebscohost-com.sdl.idm.oclc.org/eds/detail/detail?vid=1&sid=a5756247-ce6c-455e-8c58-c7d73fa02fdf%40redis&bdata=JnNpdGU9ZWRzLWxpdmU%3d#AN=edselc.2-52.0-84987624910&db=edselc
    [Google Scholar]
  31. Perro, J. (2018). Mobile App: What’s a good retention rate? Localytics. https://uplandsoftware.com/localytics/resources/blog/mobile-apps-whats-a-good-retention-rate/.
    [Google Scholar]
  32. Perski, O., Blandford, A., West, R., & Michie, S. (2017). Conceptualizing engagement with digital behaviour change interventions: A systematic review using principles from critical interpretive synthesis. Translational Behavioral Medicine, 7:. (2). https://doi.org/10.1007/s13142-016-0453-1
    [Google Scholar]
  33. Qudah, B., & Luetsch, K. (2019). The influence of mobile health applications on patient–healthcare provider relationships: A systematic, narrative review. Patient Education and Counseling, 102:(6), 1080–1089. https://doi.org/10.1016/j.pec.2019.01.021
    [Google Scholar]
  34. Research2Guidance . (2017). mHealth App Economics 2017/2018 Current Status and Future Trends in Mobile Health. https://research2guidance.com/?download-link=6912/
    [Google Scholar]
  35. Schoeppe, S., Alley, S., Van Lippevelde, W., Bray, N. A., Williams, S. L., Duncan, M. J., & Vandelanotte, C. (2016). Efficacy of interventions that use apps to improve diet, physical activity and sedentary behaviour: A systematic review. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity, 13:(1), 1–26. https://eds-s-ebscohost-com.sdl.idm.oclc.org/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=2&sid=87db4c7c-2833-4df0-8a37-4b3fb1f69418%40redis
    [Google Scholar]
  36. Sevilla, J., Zhang, J., & Kahn, B. (2016). Anticipation of future variety reduces satiation from current experiences. Journal of Marketing Research, 53:(6), 954–968. https://doi.org/10.1509/jmr.14.0360
    [Google Scholar]
  37. Siegel, C. A. (2017). Transforming gastroenterology care with telemedicine. Gastroenterology, 152:(5), 958–963. PMID: 28192101. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2017.01.048
    [Google Scholar]
  38. Steinhubl, S. R., Muse, E. D., & Topol, E. J. (2013). Can mobile health technologies transform health care? Journal of the American Medical Association, 310:(22), 2395–. https://eds-p-ebscohost-com.sdl.idm.oclc.org/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=1&sid=d6f0de6c-1af9-4bf1-8ea6-c77da39259b9%40redis
    [Google Scholar]
  39. Wildevuur, S. E., & Simonse, L. W. (2015). Information and communication technology-enabled person-centered care for the “Big Five” chronic conditions: Scoping review. Journal of Medical Internet Research, 17:(3), e3687. https://www.researchgate.net/publication/274248437_Information_and_Communication_Technology-Enabled_Person-Centered_Care_for_the_Big_Five_Chronic_Conditions_Scoping_Review
    [Google Scholar]
http://instance.metastore.ingenta.com/content/journals/10.5339/jist.2022.12
Loading
/content/journals/10.5339/jist.2022.12
Loading

Data & Media loading...

This is a required field
Please enter a valid email address
Approval was a Success
Invalid data
An Error Occurred
Approval was partially successful, following selected items could not be processed due to error