Intention to Use Leucorrheea Self-Test Innovation Kit and Collection Data through Mobile Application in Bangkok
Notice bibliographique
Résumé
Leukorrhea, or abnormal vaginal discharge (fungi, bacteria, and protozoa), can be indicated bacterial vaginosis or STIs. If not treated, these infections may lead to complications impacted fertility such as pelvic inflammatory disease (PID). Therefore, the goal is to develop a self-test kit for vaginal discharge detecting all three pathogens in one device. This study examines the acceptance of innovative technologies and factors affecting the intention to self-administered leucorrhoea test kits (SALTK) with results presentation and data transmission via mobile phones. Factors influencing such intention included technology acceptance (Technology Acceptance Model: TAM), facilitating conditions, social influence, and perceived privacy risk. The data were collected using an online Google Form questionnaire. A total of 450 valid questionnaires were used for analysis. The descriptive statistics employed in this study included percentage, means, and standard deviation, and the hypothesis was tested using multiple regression analysis. It was found that the factors impacting the intention to use SALTK with a statistical significance level of .05 were facilitating condition, social influence, perceived privacy risk, and three key technology acceptance components, namely perceived usefulness, perceived ease of use, and attitude toward using, respectively. SALTK modulates the beneficial for public health policies in Thailand and government agencies, the Food and Drug Administration and the Department of Disease Control, establishing prevention to reach the international standards.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».