Use of and Satisfaction With Mobile Health Education During the COVID-19 Pandemic in Thailand: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: RamaCovid is a mobile health (mHealth) education system that provides the Thai population with information about COVID-19 and self-risk assessment. RamaCovid has a chatbot system that provides automatic conversations (available 24 hours per day) and a live chat function that allows users to directly communicate with health professionals (available 4 hours per day in the evening). The system consists of (1) COVID-19 vaccine information, (2) self-care after vaccination, (3) frequently asked questions, (4) self-risk assessment, (5) hospital finding, (6) contact number finding, and (7) live chat with a health professional. OBJECTIVE: This study investigates the use of and satisfaction with the RamaCovid system. METHODS: Overall, 400 people were recruited via RamaCovid by broadcasting an infographic about the study. Questionnaires collected demographic data, users' experiences of RamaCovid, and the use of and satisfaction with the system. The questions were answered using a 5-point Likert scale. Descriptive statistics were used to describe the participant characteristics and their use of and satisfaction with the RamaCovid system. The Mann-Whitney U test was performed to examine the difference in use and satisfaction between the adult and older adult groups. RESULTS: The participants showed high use of and satisfaction with the RamaCovid system. They used the information to take care of themselves and their family, and they gained information about their COVID-19 risk. The users were satisfied with the system because the information was easy to understand, trustworthy, and up to date. However, the older adult group had lower use of and satisfaction with the system compared to the adult group. CONCLUSIONS: RamaCovid is an example of the successful implementation of mHealth education. It was an alternative way to work with the call center during the COVID-19 pandemic and increased access to health information and health care services. Providing ongoing updated information, improving the attractiveness of the media information, and the age group difference are important issues for further system development.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».