Hastalarda Beş Faktör Kişilik Modelinin Teknoloji Kabul Modeline Etkisinin Yapısal Eşitlik Modellemesiyle İncelenmesi

Authors : Nisa Hacılar, Tuba Düzcü

Pages : 832-853

Doi:10.38079/igusabder.1396593

View : 116 | Download : 75

Publication Date : 2024-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: Bu çalışmada hastaların beş faktör kişilik modelinde yer alan kişilik özelliklerinin dijital sağlık teknolojisi algılarına olan etkisini ölçmek ve sağlık yöneticilerine bu alanda strateji üretmeleri konusunda destek olmak amaçlanmaktadır. Yöntem: Araştırmanın evrenini Bursa ilinde ikamet eden, son altı ay içerisinde sağlık hizmeti almış 18-65 yaş arasındaki bireyler oluşturmaktadır. Araştırmanın örneklemini bu özellikleri taşıyan 340 kişi oluşturmaktadır. Verilerin toplanmasında Beş Faktör Kişilik Ölçeği ve Teknoloji Kabul Modeli kullanılarak oluşturulan soru formu kullanılmıştır. Veriler, soru formunun kartopu örnekleme yoluyla ulaşılan hastalara online platformda yöneltilmesiyle toplanmıştır. Toplanan veriler SPSS for Windows 25.00 ve AMOS 24.0 programı ile yapısal eşitlik modellemesi kullanılarak analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Bulgular: Araştırma bulgularına göre; Beş Faktör Kişilik Ölçeği (BKO) alt boyutlarından Dışa dönüklük (D) alt boyutunun Teknoloji Kabul Modeli (TKM) değişkenine etkisi (β=,751; p<0,05) pozitif ve anlamlı bulunmuştur. Nevrotiklik (N) alt boyutunun Teknoloji Kabul Modeli ölçeği (TKM) değişkenine etkisi (β=-,206; p<0,05) negatif ve anlamlı bulunmuştur. Sorumluluk (S) alt boyutunun Teknoloji Kabul Modeli ölçeği (TKM) değişkenine etkisi (β=-,246; p<0,05) negatif ve anlamlı bulunmuştur. Yumuşak Başlılık (YB) alt boyutunun Kabul Modeli ölçeği (TKM) değişkenine etkisi (β=-,567; p<0,05) negatif ve anlamlı bulunmuştur. Deneyime Açıklık (DA) alt boyutunun Teknoloji Kabul Modeli ölçeği (TKM) değişkenine etkisi (β=,393; p<0,05) pozitif ve anlamlı bulunmuştur. Sonuç: Araştırma sonucunda dışa dönük ve deneyime açık bireylerin teknoloji kabul modeli ölçeğine pozitif etkisi olduğu; nevrotiklik, sorumluluk ve yumuşak başlılık düzeyleri yüksek olan bireylerin teknoloji kabul modeli ölçeğine negatif etkisi olduğu saptanmıştır. Sağlık kurumları ve Sağlık Bakanlığı tarafından dijital sağlık teknolojileri konusunda hastalara daha fazla bilgi verilmesinin, hastalarının yanı sıra sağlık kurumları yöneticileri ve geniş kapsamda tüm sağlık yöneticileri ve sağlık politikacıları açısından faydalı olacağı düşünülmektedir.
Keywords : Sağlık teknolojisi, Kişilik değerlendirmesi, Sağlık hizmetleri yönetimi

ORIGINAL ARTICLE URL