Use of symptom checkers for COVID-19-related symptoms among university students: a qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle