Knowledge comparison amongst telehealth service utilized and never-utilized adults in Bangladesh: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telehealth service is an approach to health care delivery that uses various telecommunication technologies, where the knowledge of the patient plays an important role in its acceptance, preference, and utilization. This study compared telehealth service knowledge among adults who utilized and never-utilized telehealth services and explored factors associated with telehealth knowledge. Methods: This comparative cross-sectional study recruited 1252 adults from Bangladesh. The outcome variable of the study was the knowledge of telehealth services. We used convenience sampling approaches to recruit participants. The online questionnaire was distributed via Google Forms through Facebook, Messenger, and WhatsApp. The independent variables of the study were sociodemographic factors and the perceived health status of the participants. The bivariate logistic regression model was used to investigate the association between study variables and the level of knowledge among those who utilized and never-utilized the telehealth service. The data analysis was done using STATA version 16. Results: In the never-utilized group, 54.41% of participants were male, with an average age of 28.89 years. In the utilized group, 55.77% of the participants were male, with an average age of 30 years. Age, marital status, educational level, student status, and perceived health status were significantly associated with good telehealth knowledge among those who never-utilized the telehealth service. Among the utilized groups, we found that age, marital status, and perceived health status were significantly associated with good knowledge of telehealth services. Conclusions: This study emphasizes the importance of addressing the associated factors to improve telehealth knowledge, considering existing variations among adults who utilized and who never-utilize telehealth services.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».