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Enregistrement W4406593547 · doi:10.2196/60484

Opportunities and Challenges Surrounding the Use of Wearable Sensor Bracelets for Infectious Disease Detection During Hajj: Qualitative Interview Study

2025· article· en· W4406593547 sur OpenAlexvenueno aff
Noha Maddah, Arpana Verma, John Ainsworth

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintWearable computerQualitative researchInfectious disease (medical specialty)Internet privacyMedicineComputer securityComputer scienceEmbedded systemDiseaseWorld Wide WebSociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wearable sensor bracelets have gained interest for their ability to detect symptomatic and presymptomatic infections through alterations in physiological indicators. Nevertheless, the use of these devices for public health surveillance among attendees of large-scale events such as hajj, the Islamic religious mass gathering held in Saudi Arabia, is currently in a nascent phase. OBJECTIVE: This study aimed to explore hajj stakeholders' perspectives on the use of wearable sensor bracelets for disease detection. METHODS: We conducted a qualitative, theoretically informed, interview-based study from March 2022 to October 2023 involving a diverse sample of hajj stakeholders, including technology experts, health care providers, and hajj service providers. The study was guided by the task-technology fit model and the unified theory of acceptance and use of technology to provide a comprehensive understanding of the factors influencing the acceptance and use of the technology. Semistructured in-depth interviews were used to capture perspectives on using wearable sensor bracelets for infectious disease detection during hajj. Thematic analysis of interview transcripts was conducted. RESULTS: A total of 14 individuals were interviewed. In total, 4 main themes and 13 subthemes emerged from the study, highlighting crucial challenges, considerations, recommendations, and opportunities in the use of wearable sensor bracelets for the presymptomatic detection of infectious diseases during hajj. Implementing wearable sensor bracelets for disease detection during hajj faces obstacles from multiple perspectives, encompassing users, implementing stakeholders, and technological factors. Hajj stakeholders were concerned about the substantial financial and operational barriers. The motivation of implementing stakeholders and users is essential for the acceptance and uptake of devices during hajj. Successful integration of wearables into the hajj surveillance system depends on several factors, including infrastructure, device features, suitable use cases, training, and a smooth organizational integration process. CONCLUSIONS: This study provides valuable insights into the potential opportunities and challenges of adopting wearable sensor bracelets for disease detection during hajj. It offers essential factors to consider and important suggestions to enhance comprehension and ensure the effective implementation of this technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,454
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,058 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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