Identifying Barriers to the Adoption of Digital Contact Tracing Apps in England: Semistructured Interview Study With Professionals Involved in the Pandemic Response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The NHS (National Health Service) COVID-19 app was a digital contact tracing app (DCTA) used in England in response to the COVID-19 pandemic. The aim of which was to limit the spread of COVID-19 by providing exposure alerts. At the time of the pandemic, questions were raised regarding the effectiveness and cost of the NHS COVID-19 app and whether DCTAs have a role in future pandemics. OBJECTIVE: This study aims to explore key barriers to DCTAs in England during the COVID-19 pandemic. METHODS: This is a qualitative study using semistructured video interviews conducted with professionals in public health, digital health, clinicians, health care law, and health executives who had an active role in the COVID-19 pandemic. These interviews aimed to explore the perspective of different experts involved in the pandemic response and gauge their opinions on the key barriers to DCTAs in England during the COVID-19 pandemic. The initial use of maximum variation sampling combined with a snowball sampling approach ensured diversity within the cohort of interviewees. Interview transcripts were then analyzed using Braun and Clarke's 6 steps for thematic analysis. RESULTS: Key themes that acted as barriers to DCTAs were revealed by interviewees such as privacy concerns, poor communication, technological accessibility, digital literacy, and incorrect use of the NHS COVID-19 app. Interviewees believed that some of these issues stemmed from poor governmental communication and a lack of transparency regarding how the NHS COVID-19 app worked, resulting in decreased public trust. Moreover, interviewees highlighted that a lack of social support integration within the NHS COVID-19 app and delayed app notification period also contributed to the poor adoption rates. CONCLUSIONS: Qualitative findings from interviews highlighted barriers to the NHS COVID-19 app, which can be applied to DCTAs more widely and highlight some important implications for the future use of DCTAS. There was no consensus among interviewees as to whether the NHS COVID-19 app was a success; however, all interviewees provided recommendations for improvements in creating and implementing DCTAs in the future.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».