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Enregistrement W3003162347 · doi:10.2196/16817

Portuguese Psychologists' Attitudes Toward Internet Interventions: Exploratory Cross-Sectional Study

2020· article· en· W3003162347 sur OpenAlexvenueno aff
Cristina Mendes-Santos, Elisabete Weiderpass, Rui Santana, Gerhard Andersson

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus+European CommissionWorld Health Organization
Mots-clésPsychological interventionPortugueseThe InternetMedicineComputer-assisted web interviewingFamily medicinePsychologyMedical educationApplied psychologyNursingWorld Wide WebBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite the significant body of evidence on the efficacy and cost-effectiveness of internet interventions, the implementation of such programs in Portugal is virtually non-existent. In addition, Portuguese psychologists’ use and their attitudes towards such interventions is largely unknown. Objective The aim of this study was to explore Portuguese psychologists’ knowledge, training, use and attitudes towards internet interventions; to investigate perceived advantages and limitations of such interventions; identify potential drivers and barriers impacting implementation; and study potential factors associated to previous use and attitudes towards internet interventions. Methods An online cross-sectional survey was developed by the authors and disseminated by the Portuguese Psychologists Association to its members. Results A total of 1077 members of the Portuguese Psychologists Association responded to the questionnaire between November 2018 and February 2019. Of these, 37.2% (N=363) were familiar with internet interventions and 19.2% (N=188) considered having the necessary training to work within the field. 29.6% (N=319) of participants reported to have used some form of digital technology to deliver care in the past. Telephone (23.8%; N=256), e-mail (16.2%; N=175) and SMS (16.1%; N=173) services were among the most adopted forms of digital technology, while guided (1.3%; N=14) and unguided (1.5%; N=16) internet interventions were rarely used. Accessibility (79.9%; N=860), convenience (45.7%; N=492) and cost-effectiveness (45.5%; N=490) were considered the most important advantages of internet interventions. Conversely, ethical concerns (40.7%; N=438), client’s ICT illiteracy (43.2%; N=465) and negative attitudes towards internet interventions (37%; N=398) were identified as the main limitations. An assessment of participants attitudes towards internet interventions revealed a slightly negative/neutral stance (Median=46.21; SD=15.06) and revealed greater acceptability towards blended treatment interventions (62.9%; N=615) when compared to standalone internet interventions (18.6%; N=181). Significant associations were found between knowledge (χ24=90.4; P<.001), training (χ24=94.6; P<.001), attitudes (χ23=38.4; P<.001) and previous use of internet interventions and between knowledge (χ212=109.7; P<.001), training (χ212=64.7; P<.001) and attitudes towards such interventions, with psychologists reporting to be ignorant and not having adequate training in the field, being more likely to present more negative attitudes towards these interventions and not having prior experience in its implementation. Conclusions This study revealed that most Portuguese psychologists are not familiar with and have no training or prior experience using internet interventions and had a slightly negative/neutral attitude towards such interventions. There was greater acceptability towards blended treatment interventions compared to standalone internet interventions. Lack of knowledge and training were identified as the main barriers to overcome, underlining the need of promoting awareness and training initiatives to ensure internet interventions successful implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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