Validating the Delone and Mclean’s Model in a Developing Country's Infectious Disease Pandemic Context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: This study aimed at validating the updated DeLone and McLean’s information systems success model (D&MISS) in a developing country’s infectious disease pandemic preparedness and response context. The findings are relevant to inform policies and actions for enhancing the Health Information System’s (HIS) performance in developing countries specifically to improve their future pandemic readiness and response. The study sought to respond to a key research question; to what extent can the D&MISS model provide evidence to improve the HIS’s infectious disease pandemic readiness and response in developing countries? Method: A cross-sectional study design that involved a multistage sampling approach to select eligible respondents was applied. Conducted in Nigeria and Liberia, 576 primary healthcare workers, out of the planned 600, participated representing a response rate of 96%. The D&MISS model served as the theoretical underpinning for this study and nine hypothesized relationships were stated prior to the study based on the interconnectedness of the model’s six dimensions. Results: Eight of the nine hypothesized relationships were supported, except for the relationship between Information Quality and Use. The relationships between System Quality and Use and between User Satisfaction and Net Benefit had the highest beta coefficient which was statistically significant at p<0.05. Conclusion and Relevance: While the D&MISS model continues to remain valuable in information systems (IS) and HIS research, its enhancement with context specific dimensions will improve its ability to determine context specific gaps peculiar to developing countries. The results of which will improve their HIS’s pandemic preparedness and response.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».