Implementation and User Evaluation of the SANGYAN Digital Health Platform to Enhance Knowledge About COVID-19 and Other Health Conditions: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The spread of misinformation during the COVID-19 pandemic highlighted the importance of evidence-based information. The SANGYAN podcast promotes evidence-based knowledge on health-related issues in multiple languages in a simple, cost-effective, and concise manner. This provides individuals access to the appropriate information in an accessible manner. Objective: The study's goal is to assess user preferences for health information on a digital health platform designed to address COVID-19 misinformation. Methods: SANGYAN was developed by integrating the principles of social cognitive theory and information processing theory. The SANGYAN podcast was created to promote the importance of evidence-based information in order to address the spread of misinformation. The study design was a quasi-experimental study; prior to introducing the SANGYAN podcast, participants' sociodemographic information was collected, and health literacy was assessed using the Rapid Estimate of Adult Literacy in Medicine, Revised scale. After listening to the podcast, participants were interviewed about its usability, and they completed the System Usability Scale and the Client Satisfaction Questionnaire - 8. Data were collected from a total of 500 participants, 250 each from the Rural Health Training Center and Panimalar Medical College Hospital & Research Institute. The participants were older than 18 years when they were included. Descriptive and bivariate analyses were performed. Results: A total of 500 participants were enrolled in the study, 50% (250/500) from rural areas and 50% (250/500) from urban areas. The majority of the participants were 45 years to 64 years old (155/500, 31%), were women (289/500, 57.8%), had poor health literacy (384/500, 76.8%), and had a high school education or less than a high school certification (241/500, 48.2%). The mean overall System Usability System score was 70.9 (SD 17.73), with those aged 18 years to 24 years having the highest mean score (81.2, SD 15.48). High user satisfaction was present, with 97.6% (487/499) obtaining the desired information from the platform. Conclusions: The study revealed that the SANGYAN podcast provides information to diverse individuals, as it is multilingual, and was found useful by the participants.
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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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».