Stages of use: consideration, initiation, utilization, and outcomes of an internet-mediated intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attrition, or nonuse of the intervention, is a significant problem in e-health. However, the reasons for this phenomenon are poorly understood. Building on Eysenbach's "Law of Attrition", this study aimed to explore the usage behavior of users of e-health services. We used two theoretical models, Andersen's Behavioral Model of Health Service Utilization and Venkatesh's Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, to explore the factors associated with uptake and use of an internet-mediated intervention for caregivers taking care of a family member with dementia. METHODS: A multiphase, longitudinal design was used to follow a convenience sample of 46 family caregivers who received an e-health intervention. Applying the two theories, usage behavior was conceptualized to form four stages: consideration, initiation, utilization (attrition or continuation), and outcome. The variables and measurement scales were selected based on these theories to measure the sociodemographic context, technology aptitudes, and clinical needs of the caregivers. RESULTS: In the Consideration Stage, caregivers who felt that the information communication technology (ICT)-mediated service was easy to use were more likely to consider participating in the study (p = 0.04). In the Initiation Stage, caregivers who showed greater technology acceptance were more likely to initiate service earlier (p = 0.02). In the Utilization Stage, the frequent users were those who had a more positive attitude toward technology (p = 0.04) and a lower perceived caregiver competence (p = 0.04) compared with nonusers. In the Outcome Stage, frequent users experienced a decline in perceived burden compared with an escalation of perceived burden by nonusers (p = 0.02). CONCLUSIONS: We illustrate a methodological framework describing how to develop and expand a theory on attrition. The proposed framework highlighted the importance of conceptualizing e-health "use" and "adoption" as dynamic, continuous, longitudinal processes occurring in different stages, influenced by different factors to predict advancement to the next stage. Although usage behavior was influenced mainly by technological factors in the initial stages, both clinical and technological factors were equally important in the later stages. Frequency of use was associated with positive clinical outcomes. A plausible explanation was that intervention benefits motivated the caregivers to continue the service and regular use led to more positive clinical outcome.
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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».