Intention to Use an Electronic Community Health Information System Among Health Extension Workers in Rural Northwest Ethiopia: Cross-Sectional Study Using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: IT has brought remarkable change in bridging the digital gap in resource-constrained regions and advancing the health care system worldwide. Community-based information systems and mobile apps have been extensively developed and deployed to quantify and support health services delivered by community health workers. The success and failure of a digital health information system depends on whether and how it is used. Ethiopia is scaling up its electronic community health information system (eCHIS) to support the work of health extension workers (HEWs). For successful implementation, more evidence was required about the factors that may affect the willingness of HEWs to use the eCHIS. OBJECTIVE: This study aimed to assess HEWs' intentions to use the eCHIS for health data management and service provision. METHODS: A cross-sectional study design was conducted among 456 HEWs in 6 pilot districts of the Central Gondar zone, Northwest Ethiopia. A Unified Theory of Acceptance and Use of Technology model was used to investigate HEWs' intention to use the eCHIS. Data were cleaned, entered into Epi-data (version 4.02; EpiData Association), and exported to SPSS (version 26; IBM Corp) for analysis using the AMOS 23 Structural Equation Model. The statistical significance of dependent and independent variables in the model was reported using a 95% CI with a corresponding P value of <.05. RESULTS: A total of 456 HEWs participated in the study, with a response rate of 99%. The mean age of the study participants was 28 (SD 4.8) years. Our study revealed that about 179 (39.3%; 95% CI 34.7%-43.9%) participants intended to use the eCHIS for community health data generation, use, and service provision. Effort expectancy (β=0.256; P=.007), self-expectancy (β=0.096; P=.04), social influence (β=0.203; P=.02), and hedonic motivation (β=0.217; P=.03) were significantly associated with HEWs' intention to use the eCHIS. CONCLUSIONS: HEWs need to be computer literate and understand their role with the eCHIS. Ensuring that the system is easy and enjoyable for them to use is important for implementation and effective health data management.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».