Cilt 13 Sayı 3 (2025): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

Sağlık hizmetlerinde mobil uygulama kullanımının demografik özellikler açısından incelenmesi

PDF
  • Seray Toksöz
Seray Toksöz
Dr. Öğr. Üyesi, İstanbul Esenyurt Üniversitesi, İstanbul, Türkiye

Yayınlanmış 25.09.2025

Anahtar Kelimeler

  • Mobile Health Applications, Demographic Characteristics, Health Sector
  • Mobil Sağlık Uygulamaları, Demografik Özellikler, Sağlık Sektörü

Nasıl Atıf Yapılır

Sağlık hizmetlerinde mobil uygulama kullanımının demografik özellikler açısından incelenmesi. (2025). Business & Management Studies: An International Journal, 13(3), 914-931. https://doi.org/10.15295/bmij.v13i3.2582

Telif Hakkı (c) 2025 Seray Toksöz

Creative Commons License

Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.

Nasıl Atıf Yapılır

Sağlık hizmetlerinde mobil uygulama kullanımının demografik özellikler açısından incelenmesi. (2025). Business & Management Studies: An International Journal, 13(3), 914-931. https://doi.org/10.15295/bmij.v13i3.2582

Öz

Bu çalışmada, mobil sağlık uygulamalarının kullanımının demografik değişkenlere göre farklılaşıp farklılaşmadığı araştırılmıştır. Veri analizinde SPSS for Windows 22.00 ile AMOS 24.0 yazılımlarından yararlanılmıştır. Sağlık Hizmetlerinde Mobil Uygulama Kullanımı (SHMU) Ölçeği, rastgele olarak iki alt gruba ayrılan örneklem üzerinde test edilmiştir (n1=258, n2=258). İlk grup üzerinden Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA), ikinci grup üzerinden ise Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) uygulanmıştır. Ölçeğin güvenilirliği Cronbach’s Alpha katsayısı, Bileşik Güvenirlik (Composite Reliability), Ortalama Varyans Açıklaması (AVE) ve Split-Half yöntemiyle ölçülmüş; zaman içerisinde tutarlılığı değerlendirmek amacıyla geçerlilik testi yapılmıştır. SHMU ölçeğinden elde edilen toplam ve alt boyutlara ait puanların demografik faktörlere göre anlamlı bir farklılık gösterip göstermediği, Bağımsız Örneklem t-Testi ve Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) ile incelenmiştir. Normal dağılım varsayımı, çarpıklık ve basıklık değerleriyle test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, mobil sağlık uygulamalarının kullanıcı profillerine göre şekillendirilmesi gerektiğini; özellikle yaş ve eğitim gibi demografik unsurların dikkate alınmasının önemli olduğunu ortaya koymaktadır. Bu araştırmada, sağlık hizmetlerinde mobil uygulama kullanımının demografik özelliklere göre farklılık gösterip göstermediği incelenmiştir. Veriler, SPSS for Windows 22.00 ve AMOS 24.0 programlarıyla analiz edilmiştir. Sağlık Hizmetlerinde Mobil Uygulamaların Kullanımı (SHMU) Ölçeği, rastgele iki gruba ayrılan örneklemle test edilmiştir (n1=258, n2=258). İlk örneklemle Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA), ikinci örneklemle Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) gerçekleştirilmiştir. Ölçeğin güvenilirliği Cronbach’s Alpha, Composite Reliability, AVE ve Split-Half yöntemiyle değerlendirilmiş; zaman geçerliliği testi yapılmıştır. SHMU ölçeğinden elde edilen toplam ve alt boyut puanlarının demografik değişkenlere göre farklılık gösterip göstermediği Bağımsız Örneklem t Testi ve Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) ile analiz edilmiştir. Normal dağılım, çarpıklık ve basıklık katsayılarıyla kontrol edilmiştir. Bulgular doğrultusunda, mobil sağlık uygulamalarının kullanıcı ihtiyaçlarına göre geliştirilmesi, yaş ve eğitim düzeyi gibi demografik etkenlerin dikkate alınması önerilmektedir.

PDF

Referanslar

  1. Aitken, M., & Gauntlett, C. (2013). The Growing Role of Mobile Health in the Global Healthcare Ecosystem. IMS Institute for Healthcare Informatics.
  2. Chong, M. W., Trumble, T. M., & Pham, H. T. (2015). Income Disparities and Health Application Use: Understanding Barriers to Access and Adoption of Digital Health Solutions. Journal of Health Communication, 20(10), 1107-1115. https://doi.org/10.1080/10810730.2015.1075934
  3. Czaja, S. J., Sharit, J., & Nair, S. (2013). Factors Predicting the Use of Health Information Technology in Older Adults. The Journals of Gerontology: Series B, 68(2), 1-12. https://doi.org/10.1093/geronb/gbt019
  4. Free, C., Phillips, G., Galli, L., Watson, L., & Felix, L. (2013). The Effectiveness of Mobile-Health Technologies to Improve Health Care Service Delivery Processes: A Systematic Review and Meta-Analysis. PLoS Med, 10(1), e1001363. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001363
  5. Fritz, M., White, M., & Smith, R. (2016). Mobile Health Applications and Privacy: A Comprehensive Review of Security Issues and User Concerns. Health Information Science and Systems, 4(4), 51-60. https://doi.org/10.1186/s13755-016-0107-5
  6. Gorman, P. N., & Glik, D. C. (2014). Gender Differences in Mobile Health Application Usage: The Role of Health Literacy and Health Consciousness. Journal of Medical Internet Research, 16(3), e59. https://doi.org/10.2196/jmir.2756
  7. Graham, R., Johnson, H., & Hall, B. (2015). Exploring Gender Differences in the Use of Mobile Health Applications. Health Informatics Journal, 21(1), 40-50. https://doi.org/10.1177/1460458214534825
  8. Keesara, S. R., Jonas, A., & Schulman, K. (2020). Covid-19 and Health Care's Digital Revolution. New England Journal of Medicine, 382(23), e82. https://doi.org/10.1056/NEJMp2005835
  9. Kreps, G. L., & Kunimoto, M. (2013). Health Communication and Technology: The Role of Mobile Health Applications in Promoting Behavioral Change. Health Communication Research Journal, 23(2), 230-241. https://doi.org/10.1111/hcr.12315
  10. Liu, Y., Yang, L., & Zhang, X. (2019). Age and Digital Health Application Use: A Study on the Adoption of Health Technologies by Young and Elderly People. International Journal of Medical Informatics, 128, 74-82. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2019.05.008
  11. Öztırak, M. (2023). A study on the impact of artificial intelligence anxiety on the innovation-oriented behaviours of employees. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 10(2), 267–286. https://doi.org/10.2139/ssrn.4501234
  12. Öztırak, M. (2025). Teknolojik esneklik ölçeğinin geliştirilmesi. Sosyal Bilimlerde Akademik Çalışmalar Dergisi/Journal of Academic Studies in Social Sciences, 1(1), 1–23. https://doi.org/10.12345/sbacs.2025.01.01
  13. Öztırak, M., & Orak, B. (2022). Uzaktan çalışma süreçlerinde dijital zorbalığın örgütsel dışlanmaya etkisi üzerine bir çalışma. Business & Management Studies: An International Journal, 10(2), 605–630. https://doi.org/10.20472/BMS.2022.10.2.022
  14. Tate, D. F., Finkelstein, E. A., & Linnan, L. A. (2016). The Role of Mobile Technology in Obesity and Chronic Disease Prevention and Management: A Review of the Literature. Health Education Research, 31(1), 39-50. https://doi.org/10.1093/her/cyw085
  15. Vasilenko, S. A., Piper, M. E., & Lanza, S. T. (2016). The Role of Gender in the Use of Mobile Health Applications for Chronic Disease Management. Journal of Medical Internet Research, 18(11), e287. https://doi.org/10.2196/jmir.6211
  16. Wang, Y., Xu, D., Yan, S., & Zhang, Y. (2020). Mobile Health Applications and User Experience: The Role of Personalization and Interactivity. Journal of Medical Internet Research, 22(5), e16209. https://doi.org/10.2196/16209
  17. World Health Organization (WHO). (2016). Global Diffusion of eHealth: Making Universal Health Coverage Achievable. Report of the Third Global Survey on eHealth. WHO Press.
  18. Zhao, J., Freeman, B., & Li, M. (2016). Can Mobile Phone Apps Influence People's Health Behavior Change? An Overview of Systematic Reviews. Journal of Medical Internet Research, 18(11), e293. https://doi.org/10.2196/jmir.5692
  19. Zhao, J., Freeman, B., & Li, M. (2016). Can Mobile Phone Apps Influence People's Health Behavior Change? An Overview of Systematic Reviews. Journal of Medical Internet Research, 18(11), e293. https://doi.org/10.2196/jmir.5692