A Conceptual Model of Sustainable Technology Use: The Role of Confirmation and Perceived Usefulness in the Hospital X Management Information System in Padang
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: The adoption and use of Management Information Systems (MIS) in healthcare settings, like Hospital X in Padang, are crucial for improving operational efficiencies and patient care. Task-Technology Fit (TTF) measures how well technology supports its intended tasks and significantly influences user satisfaction and system use continuity. Key factors include Confirmation, assessing post-adoption user expectations, and Perceived Usefulness (PU), evaluating job performance enhancement. This study explores TTF's impact on Continuance Intention (CI), mediated by Confirmation and PU, within Hospital X's MIS context. Methods: Data were gathered from staff at H.B. Saanin Mental Hospital, one of West Sumatera's public hospitals. A total of 158 questionnaires were distributed, with 150 deemed analyzable using structural equation modeling. Result: The study finds no statistically significant relationship between TTF and PU. However, a marginally significant relationship between TTF and Confirmation suggests modest evidence that alignment between tasks and technology influences users' confirmation of their expectations. Notably, PU does not directly impact CI within Hospital X's MIS, nor does Confirmation significantly affect users' intention to continue using the system. Overall, the direct influence of technology-task alignment on users' intention to continue using MIS is inconclusive in this study context. Conclution: This study reveals complex relationships among TTF, Confirmation, PU, and CI within Hospital X's MIS framework. Despite the theoretical significance of TTF and Confirmation, their direct impacts on PU and users' intention to continue system use are not statistically significant. These findings emphasize the ongoing need to evaluate and adapt MIS strategies to better align with user needs and ensure sustained effectiveness in healthcare operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».