Developing a Technology Acceptability and Usage Survey (TAUS) for mHealth Intervention Planning and Evaluation in Nigeria: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology acceptability and usage surveys (TAUS) are brief questionnaires that measure technology comfort, typical daily use, and access in a population. However, current measures are not adapted to low- and middle-income country (LMIC) contexts. OBJECTIVE: The objective of this pilot study was to develop a TAUS that could be used to inform the implementation of a mobile health (mHealth) intervention in Nigeria. METHODS: A literature review of validated technology comfort and usage scales was conducted to identify candidate items. The draft measure was reviewed for face validity by an expert panel comprised of clinicians and researchers with cultural, methodological, and clinical expertise. The measure was piloted by radiologists at an oncology symposium in Nigeria. RESULTS: After expert review, the final measure included 18 items organized into 3 domains: (1) comfort with using mobile applications, (2) reliability of internet or electricity, and (3) attitudes toward using computers or mobile applications in clinical practice. The pilot sample (n=16) reported high levels of comfort and acceptability toward using mHealth applications in the clinical setting but faced numerous infrastructure challenges. CONCLUSIONS: Pilot results indicate that the TAUS may be a feasible and appropriate measure for assessing technology usage and acceptability in LMIC clinical contexts. Dedicating a domain to technology infrastructure and access yielded valuable insights for program implementation.
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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 | 0,026 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».