Physician Satisfaction With Clinical Decision Support Systems: Impact of Technology Identity and Computer Self-Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Clinical decision support systems (CDSS) use data analytics to provide critical information to aid physicians’ decision-making. With timely access to data considered crucial in effective healthcare delivery, CDSS are vital for improving healthcare outcomes. Nevertheless, physician satisfaction is key to their adoption. Previous articles on the adoption of CDSS by physicians have focused on their system-related structures, however there is a lack of research on system identity. This article aims to fill this important gap by integrating the theories of task-technology fit (TTF) and information technology (IT) identity into a research model that explains physicians’ satisfaction with CDSS. To validate the model, data were collected from 349 Chinese physicians who use CDSS in clinical practice via an online questionnaire. The article's findings demonstrate that TTF positively influences CDSS identity. CDSS identity not only impacts physician satisfaction directly but also serves as a mediator in the influence of TTF on their satisfaction. Moreover, computer self-efficacy (CSE) was found to act as a negative moderator between TTF and CDSS identity, indicating that higher levels of CSE weaken the impact of TTF on CDSS identity. This article extends current understanding on physician satisfaction with CDSS by integrating IT identity with TTF in healthcare IT research. In doing so, this research integration contributes to the more effective application of CDSS in healthcare settings.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».