Preparedness of the Local Population for the Uptake of Artificial Intelligence and Digital One Health for Home Healthcare of Emerging and Reemerging Infectious Diseases in Southwest and Littoral Regions of Cameroon
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rapid digital responses to pandemics highlight advancements in healthcare, data sharing, and artificial intelligence (AI). While AI has driven progress in precision medicine, drug discovery, and vaccine development, its application to emerging and reemerging infectious diseases (ERIDs) remains underexplored, presenting critical challenges in addressing future health threats. Objectives: The study evaluated knowledge of ERIDs, AI, and Digital One Health (DOH) technologies, examined preparedness for their adoption in home healthcare, and identified factors influencing readiness to utilize these technologies in selected health districts of Cameroon. Methods: A cross‐sectional study assessed the preparedness of communities in Buea, Limbe, Bonassama, and New‐Bell Health Districts to adopt AI and DOH technologies from April to May 2024. Systematic random sampling included 33 communities, with data collected using face‐to‐face structured questionnaires. Analysis using SPSS Version 26 involved descriptive statistics and logistic regression, with statistical significance set at p < 0.05 and a 95% confidence interval to identify key associations. Results: Among 1625 participants, only 280 (17.2%) had good knowledge of ERIDs, with COVID‐19 (68.8%) and cholera (94.5%) being the most recognized examples. Knowledge of AI and DOH technologies was poor, with only 166 (10.2%) demonstrating accurate understanding. Early disease detection emerged as a critical application of AI for ERID control. Preparedness to adopt AI and DOH technologies was reported by 941 (57.9%), with 64.5% comfortable with AI‐generated interpretations and willing to use digital health tools during ERID outbreaks. Factors independently associated with preparedness included being a student (AOR = 2.678; 95% CI: 1.744–4.113; p < 0.001), good knowledge of AI and DOH (AOR = 7.141; 95% CI: 4.192–12.162; p < 0.001), and prior training on AI and digital health (AOR = 3.081; 95% CI: 2.272–4.179; p < 0.001). Conclusion: The study revealed insufficient knowledge of ERIDs, AI, and DOH but high preparedness to adopt these technologies for home care. Enhanced educational campaigns are recommended to improve community understanding and effective utilization of AI and DOH for controlling ERIDs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle