Factors associated with Senegalese health workers’ willingness to receive mobile digital payments: cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although Senegal began digitising servants' salaries in 2004, payments to community health workers have not yet followed suit. This study explored factors associated with health professionals' and community health workers' willingness to receive payments via mobile digital systems. METHODOLOGY: We carried out a cross-sectional study, from October to December 2023 among healthcare staff and community health workers using telephone surveys. At national level, one district per medical region was selected by random draw for the study. In each district, data were collected from all health workers agreeing to participate, using a questionnaire instrument derived from pre-existing conceptual frameworks for the acceptability of technological innovations in healthcare. We conducted a descriptive analysis, followed by a bivariate analysis with a 5% alpha risk and a multivariate analysis. RESULTS: We recruited 2965 healthcare workers (of whom 70.1% were women), including community health workers (70.8%) and health professionals (29.2%). The arithmetic mean age was 42.7 years (SD 11.2 years). 98.6% of the sample had access to a smartphone and 80% had internet access. Healthcare workers reported a high willingness (88.2%) to be paid by mobile digital systems.Factors negatively associated with this willingness included contractual professional status (adjusted OR (AOR) 0.46, 95% CI 0.23 to 0.93), having been in practice for more than 10 years (AOR 0.45, 95% CI 0.28 to 0.72), perceived difficulties in using technology (AOR 0.43, 95% CI 0.23 to 0.81) and carrying out additional administrative procedures. On the other hand, the simplification of payment processes (AOR 3.45, 95% CI 1.86 to 6.32) and positive opinion from health authorities (AOR 1.85, 95% CI 1.17 to 2.94) were positively associated with willingness. CONCLUSION: We found that individual, socioprofessional and contextual factors are associated with health workers' willingness to receive full digitisation of payments. Seamless integration of these systems into existing organisational structures could strengthen worker buy-in.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».