Factors Influencing Health Workers’ Acceptance of Guideline-Based Clinical Decision Support Systems for Preventive Services in Thailand: Questionnaire-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: A guideline-based clinical decision support system (CDSS) is a knowledge-based system designed to collect crucial data from electronic medical records to generate decision-making based on system data requirements and inputs from standard guidelines. Despite the potential to enhance health care delivery, the adoption rate of CDSSs in clinical practice remains suboptimal. Objective: This study aimed to evaluate the determinants influencing the intention to use a new CDSS in preventive care within clinical practice. Methods: A single-center, questionnaire-based, cross-sectional study was conducted among physicians and medical students responsible for providing comprehensive preventive services at the Continuity of Care Clinic, Siriraj Hospital, Thailand. Results: In total, 89 participants were enrolled. Relationships between factors impacting the adoption of CDSSs were analyzed using correlation and regression analysis. We found that physicians' intentions to adopt the CDSS for preventive care were high, with 79% (70/89) of participants expressing their intention to use the system. According to the study's conceptual framework, modified from the original unified theory of acceptance and use of technology model, physicians' positive attitudes toward CDSS use in preventive services and a high level of effort expectancy emerged as crucial factors influencing the intention to use the new CDSS. The odds ratios for these factors were 5.44 (95% CI 1.62-18.34, P=.006) and 7.60 (95% CI 1.55-31.37, P=.01), respectively. Similar results were observed for medical students and for physicians who had graduated. The most prevalent barriers to CDSS implementation were related to physicians' attitudes, followed by issues such as the accuracy and burden of data input, time constraints for clinicians, and the risk of workflow disruption. Conclusions: There was a high intention to adopt the CDSS in preventive care. Positive physician attitudes toward CDSS use in preventive services and effort expectancy were found to be critical factors influencing the intention to use the new CDSS.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».