Determinants of the managerial staff’s disposition towards e-payment platforms in public tertiary hospitals in Enugu, Nigeria: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many Nigerians pay out-of-pocket for their health care, and some hospitals have started utilising e-payment systems to increase transactional efficiency. The study investigated the type and usage of e-payment platforms in public hospitals and the factors that may influence the managerial staff's disposition towards using the e-payment system. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of 300 managerial staff within the four public tertiary hospitals in Enugu, Nigeria, through proportionate quota sampling. The survey obtained participants' demographic characteristics, types of e-payment platforms, managerial staff's technophobia, perception of credibility, and disposition towards e-payment. Data were analysed using descriptive statistics, Spearman correlation, and hierarchical linear regression. RESULTS: The majority of the respondents (n = 278, 92.7% completion rate) aged 43.4 ± 7.6 years were females (59.0%) with a bachelor's degree (54.7%). Their disposition (80.0%±17.9%), perceptions of the usefulness (85.7 ± 13.9%), and user-friendliness (80.5 ± 18.1%) of e-payment in the hospital were positive, credibility (72.6 ± 20.1%) and technophobia (68.0 ± 20.7%) were moderate. There was a negative correlation between technophobia and disposition toward the use of e-payment (ρ = -0.50, P < 0.001). Significant multivariate predictors of managerial disposition towards e-payment were; being a woman (β = 0.12, P = 0.033), married (β = 0.18, P = 0.003), positive perception of usefulness (β = 0.14, P = 0.025), and credibility (β = 0.15, P = 0.032). CONCLUSION: Most participants had a positive disposition towards e-payment in public hospitals. However, managers with technophobia, a negative perception of e-payment usefulness, and credibility had a lesser disposition to its use. To ensure the universal implementation of e-payment in Nigerian hospitals, the service providers should make the e-payment platforms more secure and user-friendly to health services consumers and providers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».