Determinants of a mobile phone-based Interactive Voice Response (mIVR) system for monitoring childhood illnesses in a rural district of Ghana: Empirical evidence from the UTAUT model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of a mobile phone-based Interactive Voice Response (mIVR) System for real time monitoring of childhood illnesses provides an opportunity to improve childhood survival and health systems. However, little is known about the factors that facilitate its use. This study sought to identify key determinants and moderators of mIVR system use among caregivers in a rural district of Ghana using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. METHODS: The mIVR system was designed to provide real-time data on common symptoms of childhood illnesses after answering several questions by caregivers with sick children. A structured questionnaire with closed questions was used to collect data from 354 caregivers of children under-five living in rural communities, four (4) months after introducing the system. Regression analysis was used to identify key determinants and moderating factors that facilitate the use of the system based on the UTAUT model. RESULTS: A total of 101 (28.5%) caregivers had used the system and 328 (92.7%) had intention to use the mIVR system. Caregivers' level of education and household wealth were associated with use of the mIVR systems (p<0.001). Behavioural intention (BI) to use mIVR system was positively influenced by performance expectancy (PE) (β = 0.278, 95% CI: 0.207, 0.349), effort expectancy (EE) (β = 0.242, 95% CI: 0.159, 0.326) and social influence (SI) (β = 0.081, 95% CI: 0.044, 0.120). Facilitating conditions (FC) (β = 0.609, 95% CI: 0.502, 0.715) and behavioural intention (β = 0.426, 95% CI: 0.255, 0.597) had a positive influence on user behaviour (UB). Mobile phone experience and household wealth significantly moderated the effect of PE, EE, SI, and FC on behavioural intention and usage of mIVR systems. CONCLUSION: The perceived usefulness of the mIVR system, ease of use, social influences, and facilitating conditions are key determinants of users' attitude and use of mIVR system. These relationships are significantly moderated by users' phone experience and wealth status.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».