Adoption of a Contact Tracing App for Containing COVID-19: A Health Belief Model Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To track and reduce the spread of COVID-19, apps have been developed to identify contact with individuals infected with SARS-CoV-2 and warn those who are at risk of having contracted the virus. However, the effectiveness of these apps depends highly on their uptake by the general population. OBJECTIVE: The present study investigated factors influencing app use intention, based on the health belief model. In addition, associations with respondents' level of news consumption and their health condition were investigated. METHODS: A survey was administered in Flanders, Belgium, to 1500 respondents, aged 18 to 64 years. Structural equation modeling was used to investigate relationships across the model's constructs. RESULTS: In total, 48.70% (n=730) of respondents indicated that they intend to use a COVID-19 tracing app. The most important predictor was the perceived benefits of the app, followed by self-efficacy and perceived barriers. Perceived severity and perceived susceptibility were not related to app uptake intention. Moreover, cues to action (ie, individuals' exposure to [digital] media content) were positively associated with app use intention. As the respondents' age increased, their perceived benefits and self-efficacy for app usage decreased. CONCLUSIONS: Initiatives to stimulate the uptake of contact tracing apps should enhance perceived benefits and self-efficacy. A perceived barrier for some potential users is privacy concerns. Therefore, when developing and launching an app, clarification on how individuals' privacy will be protected is needed. To sustain perceived benefits in the long run, supplementary options could be integrated to inform and assist users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».