Factors Influencing Adoption and Use of Telemedicine Services in Rural Areas of China: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The shortage of medical resources in rural China reflects the health inequity in resource-limited settings, whereas telemedicine could provide opportunities to fill this gap. However, evidence of patient acceptance of telemedicine services from low- and middle-income countries is still lacking. OBJECTIVE: We aimed to understand the profile of patient end-user telemedicine use and identify factors influencing telemedicine service use in rural China. METHODS: Our study followed a mixed methods approach, with a quantitative cross-sectional survey followed by in-depth semistructured interviews to describe telemedicine use and its associated factors among rural residents in Guangdong Province, China. In the quantitative analysis, explanatory variables included environmental and context factors, household-level factors, individual sociodemographic factors, access to digital health care, and health needs and demand factors. We conducted univariate and multivariate analyses using Firth logistic regression to examine the correlations of telemedicine uptake. A thematic approach was used, guided by the Social Cognitive Theory for the qualitative analysis. RESULTS: A total of 2101 households were recruited for the quantitative survey. With a mean age of 61.4 (SD 14.41) years, >70% (1364/2101, 72.94%) of the household respondents were male. Less than 1% (14/2101, 0.67%) of the respondents reported experience of using telemedicine. The quantitative results supported that villagers living with family members who had a fever in the past 2 weeks (adjusted odds ratio 6.96, 95% CI 2.20-21.98; P=.001) or having smartphones or computers (adjusted odds ratio 3.71, 95% CI 0.64-21.32; P=.14) had marginally higher telemedicine uptake, whereas the qualitative results endorse these findings. The results of qualitative interviews (n=27) also supplemented the potential barriers to telemedicine use from the lack of knowledge, trust, demand, low self-efficacy, and sufficient physical and social support. CONCLUSIONS: This study found extremely low use of telemedicine in rural China and identified potential factors affecting telemedicine uptake. The main barriers to telemedicine adoption among rural residents were found, including lack of knowledge, trust, demand as well as low self-efficacy, and insufficient physical and social support. Our study also suggests strategies to facilitate telemedicine engagement in low-resource settings: improving digital literacy and self-efficacy, building trust, and strengthening telemedicine infrastructure support.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».