Assessing patients' attitudes towards telepsychotherapy: The development of the unified theory of acceptance and use of technology‐patient version
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the development of a self-report measure of patients' attitudes towards telepsychotherapy. The measure is based on a well-researched model of attitudes towards using technology, the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) framework (Venkatesh et al., 2003). We examined the psychometric properties of the UTAUT adapted for psychotherapy patients (UTAUT-P) in a sample of 107 psychotherapy patients who received telepsychotherapy via video conferencing during the COVID-19 pandemic. Exploratory factor analysis resulted in a 14-item UTAUT-P version, with four factors-(1) Therapy Quality Expectancy, (2) Convenience, (3) Ease of Use, and (4) Pressure from Others-and was further corroborated by the results of the confirmatory factor analysis. Our results indicated the four-factor model's adequate fit to the data and demonstrated adequate construct validity and reliability of the UTAUT-P factors. All factors, except for Ease of Use, were significantly and positively associated with intention to use telepsychotherapy technology in the future. This study complements the research on therapists' attitudes towards telepsychotherapy, based on the therapist version of the UTAUT. The developed 14-item UTAUT-P might be a helpful, brief self-report tool in clinical practice, which might give the patient a voice around the potential use of telepsychotherapy technology in their care. This initial application of the UTAUT-P patients during the COVID-19 pandemic offers a building block for future research on patients' attitudes towards telepsychotherapy, outside the context of a forced transition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».