Factors influencing mental health providers’ intention to use telepsychotherapy in First Nations communities
Notice bibliographique
Résumé
Telemental health is the use of information and communications technologies and broadband networks to deliver mental health services and support wellness. Although numerous studies have demonstrated the efficiency and utility of telemental health, certain barriers may impede its implementation, including the attitudes of mental health service providers. The current study draws on the technology acceptance model (TAM) to understand the role of mental health service providers' attitudes and perceptions of telemental health (psychotherapy delivered via videoconferencing) on their intention to use this technology with their patients. A sample of 205 broadly defined mental health service providers working on 32 First Nations reserves in the province of Quebec completed the questionnaire adapted to assess TAM for telepsychotherapy. Confirmatory factor analysis and structural equation modeling provided evidence for the factor validity and reliability of the TAM in this sample. The key predictor of the intention to use telepsychotherapy was not mental health providers' attitude toward telepsychotherapy, nor how much they expected this service to be complicated to use, but essentially how useful they expect it to be for their First Nations patients. If telemental health via videoconferencing is to be implemented in First Nations communities, it is essential to thoroughly demonstrate its utility to mental health providers. Perceived usefulness will have a positive impact on attitudes toward this technology, and perceived ease of use will positively influence perceived usefulness. Cultural issues specific to the populations receiving telemental health services may be more efficiently addressed from the angle of perceived usefulness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».