Early Acceptability of a Mobile App for Contact Tracing During the COVID-19 Pandemic in France: National Web-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several countries have implemented mobile apps in an attempt to trace close contacts of patients with COVID-19 and, in turn, reduce the spread of SARS-CoV-2. However, the effectiveness of this approach depends on the adherence of a large segment of the population. OBJECTIVE: The aims of this study were to evaluate the acceptability of a COVID-19 contact tracing mobile app among the French population and to investigate the barriers to its use. METHODS: The Health Literacy Survey 2019 questioned 1003 people in France during the COVID-19 pandemic on the basis of quota sampling. The survey collected sociodemographic characteristics and health literacy data, as well as information on participants' communication with caregivers, trust in institutions, and COVID-19 knowledge and preventive behaviors. The acceptability of a mobile app for contact tracing was measured by a single question, the responses to which were grouped into three modalities: app-supporting, app-willing, and app-reluctant. Multinomial logistic regression analysis was performed to identify the factors associated with the acceptability of a mobile app during the COVID-19 pandemic. RESULTS: Only 19.2% (193/1003) of all participants were app-supporting, whereas half of them (504/1003, 50.3%) were reluctant. The factors associated with willingness or support toward the contact tracing app included lower financial deprivation (app-willing: adjusted odds ratio [aOR] 0.8, 95% CI 0.69-0.93; app-supporting: aOR 0.7, 95% CI 0.58-0.84) and higher perceived usefulness of using a mobile app to send completed health questionnaires to doctors (app-willing: aOR 2.3, 95% CI 1.70-3.26; app-supporting: aOR 3.1, 95% CI 2.04-4.82). Furthermore, the likelihood of supporting the mobile app increased with age over 60 years (aOR 1.9, 95% CI 1.13-3.22), trust in political representatives (aOR 2.7, 95% CI 1.72-4.23), feeling concerned about the pandemic situation (aOR 2.2, 95% CI 1.47-3.32), and knowledge about the transmission of COVID-19 (aOR 2.0, 95% CI 1.39-2.96). CONCLUSIONS: The most socioeconomically precarious people, who are at a higher risk of SARS-CoV-2 infection, are also the most reluctant to using a contact tracing mobile app. Therefore, optimal adherence can only be effective with a targeted discourse on public health benefits to adopt such an app, which should be combined with a reduction in inequalities by acting on structural determinants.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».