Validating the Delone and Mclean’s model in a developing country’s infectious disease pandemic context.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 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 from this study are relevant to inform policies and actions for enhancing developing countries' the Health Information System's (HIS) performance, and 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 enhance the HIS's infectious disease pandemic readiness and response in developing countries? METHOD: A cross-sectional study design that involved a multi-stage probability sampling approach to select eligible healthcare workers was applied. Conducted in Nigeria and Liberia, 576 primary healthcare workers, out of the proposed 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 before the study based on the interconnectedness of the model's six dimensions. Structural Equation Modelling (SEM) data analysis using the Partial Least Square approach was used to determine if hypothesized relationships were supported. RESULTS: 70% of the observed variance in the Net Benefit construct was explained by the predictive influence of the Use and User Satisfaction constructs. The Use construct had a slightly more substantial predictive influence than the User Satisfaction construct. 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 User Satisfaction and Net Benefit had the highest beta coefficient, statistically significant at p < 0.05. CONCLUSION AND RELEVANCE: The D&MISS model demonstrated its relevance in providing evidence on the gaps of the HISs regarding future pandemic preparedness and response. However, from a future research opportunity, its enhancement and modifications with context-specific dimensions peculiar to developing countries will improve its ability to provide more context-specific evidence to improve pandemic preparedness and response for developing countries.
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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 | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».