数据集概述
本数据集是预印本论文“Interactive versus static decision support tools for COVID-19: An experimental comparison”的补充数据，包含196名受访者（无决策支持、静态或交互式决策支持组）对7个虚拟患者案例的社交行为和就医行为评估，以及受访者的人口统计学特征、技术亲和力、COVID-19相关知识与态度、决策准确性、心理努力和工具评价数据，共2个文件。
文件详解
- 文件名称：open_data_with_description.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含196名受访者的完整数据，涵盖分组信息、决策准确性、人口统计学特征（性别、教育背景、年龄）、医疗培训经历、技术亲和力、COVID-19相关经验与知识、心理努力、工具评价（有用性、易用性、信任度、未来使用意愿）等字段。
- 文件名称：open_data.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含核心结构化数据，主要字段有SN（序号）、duration_sec（时长）、group（分组）、overall.decision.accuracy（整体决策准确性）、age（年龄）、sex（性别）、education（教育背景）、medical.training（医疗培训）、ATI.S_mean（技术亲和力均值）、experience_urgency.asse（COVID-19相关经验评估）等。
数据来源
预印本论文“Interactive versus static decision support tools for COVID-19: An experimental comparison”（DOI: 10.2196/preprints.33733）
适用场景
- 医疗决策支持工具效果评估: 对比交互式与静态工具对COVID-19相关决策准确性、确定性的影响。
- 公共卫生行为研究: 分析不同决策支持方式对社交行为和就医行为建议的影响。
- 医疗信息学用户研究: 探究用户特征（技术亲和力、医疗培训）与工具使用体验（易用性、信任度）的关系。
- 公共卫生干预设计: 为COVID-19及类似公共卫生事件的决策支持工具开发提供实证依据。
