Use of symptom checkers for COVID-19-related symptoms among university students: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Symptom checkers are potentially beneficial tools during pandemics. To increase the use of the platform, perspectives of end users must be gathered. Our objectives were to understand the perspectives and experiences of young adults related to the use of symptom checkers for assessing COVID-19-related symptoms and to identify areas for improvement. METHODS: We conducted semistructured qualitative interviews with 22 young adults (18-34 years of age) at a university in Ontario, Canada. Interviews were audio-recorded, transcribed, and analysed using inductive thematic analysis. RESULTS: We identified six main themes related to the decision of using a symptom checker for COVID-19 symptoms: (1) presence of symptoms or a combination of symptoms, (2) knowledge about COVID-19 symptoms, (3) fear of seeking in-person healthcare services, (4) awareness about symptom checkers, (5) paranoia and (6) curiosity. Participants who used symptom checkers shared by governmental entities reported an overall positive experience. Individuals who used non-credible sources reported suboptimal experiences due to lack of perceived credibility. Five main areas for improvement were identified: (1) information about the creators of the platform, (2) explanation of symptoms, (3) personalised experience, (4) language options, and (5) option to get tested. CONCLUSIONS: This study suggests an increased acceptance of symptom checkers due to the perceived risks of infection associated with seeking in-person healthcare services. Symptom checkers have the potential to reduce the burden on healthcare systems and health professionals, especially during pandemics; however, these platforms could be improved to increase use.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».