The Use of Mobile Health Care Among Medical Professionals in the Sichuan-Chongqing Region: Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence and integration of mobile healthcare technology have fundamentally transformed the healthcare industry, providing unprecedented opportunities to improve healthcare services and professional practice. Despite its immense potential, the adoption of mobile healthcare technology among healthcare professionals remains uneven, particularly in developing regions. OBJECTIVE: This study aims to explore the usage and influencing factors of mobile healthcare among healthcare professionals in the Sichuan-Chongqing region of China and make recommendations. METHODS: Convenience sampling was used in a cross-sectional study conducted from November 8th to November 14th, 2023, to survey frontline clinical healthcare professionals at five district-level secondary public hospitals in the Sichuan-Chongqing region. An online questionnaire was used to investigate the usage of mobile healthcare and its influencing factors among the participants. Descriptive analysis and logistic regression analysis were employed in the study. RESULTS: A total of 550 valid questionnaires were completed. Among the surveyed healthcare professionals, only 18.7% used mobile healthcare, with a satisfaction rate of only 50.5%. 81.3% did not use any form of mobile healthcare. The age group of 30-39 was found to be a significant factor influencing the use of mobile healthcare by healthcare professionals (P =.03). The main reasons for not using mobile healthcare among healthcare professionals were: lack of appropriate technical training and support (59.5%), lack of suitable management-specific apps (45.6%), and concerns about increased workload (40.3%). There were significant differences in the single-factor analysis of the reasons for non-use of mobile healthcare among healthcare professionals from different specialties (P=.04). Logistic regression analysis indicated that age was the only significant factor influencing the use of mobile healthcare by healthcare professionals (P =.04). CONCLUSIONS: The utilization rate of mobile healthcare among healthcare professionals in the Sichuan-Chongqing region is low. Age is a significant factor that influences whether healthcare professionals use mobile healthcare. Providing appropriate technical training and support may help improve the enthusiasm of healthcare professionals in using mobile healthcare.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».