已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Investigating patients' adoption of online medical advice

建议(编程) 背景(考古学) 医疗建议 质量(理念) 互联网 结构化 心理学 医学教育 计算机科学 医学 业务 万维网 古生物学 哲学 认识论 财务 精神科 生物 程序设计语言
作者
Bangan Wu,Qianqian Ben Liu,Xitong Guo,Yang Chen
出处
期刊:Decision Support Systems [Elsevier BV]
卷期号:176: 114050-114050 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.dss.2023.114050
摘要

Health advice from doctors on the Internet may help patients make preliminary medical decisions. Patients may not adopt doctors' advice because of the problems with how the advice is structured rather than the advice quality. We apply the framework of the integrated model of advice giving (IMA) to investigate the link between advice structure and patients' advice adoption. The IMA suggests that, when advice follows the specific sequence of emotional support, followed by problem analysis, and then by suggested actions, the advice-receivers are more likely to evaluate advice as high quality. Uncertainties exist regarding whether the IMA is applicable in the context of online medical platforms. To address this issue, we empirically examine the impact of advice components and sequence of the components on patients' advice adoption on an online medical platform. We collected 416,817 patient advice-seeking and physician advice-giving records from a leading online medical platform in China. We find that advice components of emotional support and problem analysis have important impacts on patients' advice adoption. Furthermore, when advice follows the sequence of problem analysis followed by suggested actions and then by emotional support, patients are more likely to adopt the advice. Our research expands the research context of the IMA to include online medical platforms. This highlights the importance of structuring the sequence of advice components based on the specific context.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
上官若男应助谦让烤鸡采纳,获得10
3秒前
灵巧的嚣完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
sxc完成签到,获得积分10
5秒前
MMMMM应助超级的碧采纳,获得30
6秒前
wuwu发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
11秒前
白开水完成签到 ,获得积分10
11秒前
23完成签到,获得积分10
14秒前
大脚仙完成签到,获得积分10
15秒前
17秒前
飞翔的蒲公英完成签到,获得积分10
18秒前
雅思莫拉发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
Ava应助闪闪四娘采纳,获得10
22秒前
科研通AI2S应助wuwu采纳,获得10
23秒前
26秒前
sdsa完成签到,获得积分10
26秒前
笑笑完成签到 ,获得积分10
26秒前
雅思莫拉完成签到,获得积分10
27秒前
深情安青应助bhkwxdxy采纳,获得10
30秒前
31秒前
WSYang完成签到,获得积分10
33秒前
落后迎海完成签到,获得积分10
34秒前
李健应助赵海棠采纳,获得10
35秒前
35秒前
落后迎海发布了新的文献求助10
38秒前
沐浔完成签到,获得积分10
39秒前
39秒前
xixixiziwei完成签到,获得积分10
41秒前
科目三应助zzz采纳,获得10
41秒前
谦让烤鸡完成签到,获得积分10
41秒前
46秒前
47秒前
47秒前
48秒前
赵海棠发布了新的文献求助10
49秒前
熊熊发布了新的文献求助30
53秒前
55秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Madrid Code) (Regnum Vegetabile) 1500
Functional High Entropy Alloys and Compounds 1000
Building Quantum Computers 1000
Molecular Cloning: A Laboratory Manual (Fourth Edition) 500
Social Epistemology: The Niches for Knowledge and Ignorance 500
优秀运动员运动寿命的人文社会学因素研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4235127
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3768602
关于积分的说明 11839703
捐赠科研通 3426251
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1880327
邀请新用户注册赠送积分活动 932930
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 839988