Perceived Knowledge, Attitudes, and Barriers Toward the Adoption of Telemedicine Services in the Kingdom of Saudi Arabia: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The adoption of telemedicine has facilitated the opportunity to offer the best health care services. Nevertheless, there is a mismatch between the presence of telemedicine programs in the Kingdom of Saudi Arabia and poor acceptance by the end-user patients. OBJECTIVE: This study aimed to gain a holistic understanding of the knowledge, attitudes, and barriers of the end-user patients (ie, research participants) toward the utility of telemedicine services in the Kingdom of Saudi Arabia. METHODS: A cross-sectional, survey-based study was conducted from June 1 to July 31, 2022, in the Kingdom of Saudi Arabia. The questionnaire was developed based on a literature review and was examined for validity and reliability. Knowledge questions used a yes-or-no format, whereas attitude and barrier questions used a 5-point Likert-scale format. Data were reported descriptively and analyzed using SPSS (IBM Corp) software. To evaluate the differences in mean scores and identify sociodemographic factors associated with knowledge and attitudes toward the adoption of telemedicine, the data were analyzed using univariate and multivariable regression analyses, respectively. RESULTS: Overall, 1024 participants participated in the survey. The percentages of participants who attended a telemedicine service before, during, and after COVID-19 were 49.61% (508/1024), 61.91% (634/1024), and 50.1% (513/1024), respectively. The mean score for knowledge was 3.52 (SD 1.486; range 0-5), reflecting a high level of knowledge. The mean score for attitudes was 37.08 (SD 8.526; range 11-55), reflecting optimistic (positive) attitudes. Regarding barriers, the participants voiced some concerns regarding patient and physician resistance and attributed some cultural and technology-related limitations as potential hindrances to the full adoption of telemedicine services. The place of residence (rural vs nonrural) had a significant impact on the scores of knowledge, attitudes, and barriers, whereas gender had no significant impact. The multivariable regression analysis showed that several sociodemographic factors significantly correlated with knowledge and attitudes toward the adoption of telemedicine services. CONCLUSIONS: The participants showed good knowledge and positive attitudes toward telemedicine services. The perceived barriers were in line with the published literature. This research calls for the need to strengthen the positive attitudes and rectify the barriers, so that the utility of telemedicine services can be maximized in the community.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».