Use Intention and User Expectations of Human-Supported and Self-Help eHealth Interventions: Internet-Based Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Self-help eHealth interventions provide automated support to change health behaviors without any further human assistance. The main advantage of self-help eHealth interventions is that they have the potential to lower the workload of health care professionals. However, one disadvantage is that they generally have a lower uptake. Possibly, the absence of a relationship with a health care professional (referred to as the working alliance) could lead to negative expectations that hinder the uptake of self-help interventions. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) identifies which expectations predict use intention. As there has been no previous research exploring how expectations affect the adoption of both self-help and human-supported eHealth interventions, this study is the first to investigate the impact of expectations on the uptake of both kinds of eHealth interventions. Objective This study investigated the intention to use a self-help eHealth intervention compared to a human-supported eHealth intervention and the expectations that moderate this relationship. Methods A total of 146 participants were randomly assigned to 1 of 2 conditions (human-supported or self-help eHealth interventions). Participants evaluated screenshots of a human-supported or self-help app–based stress intervention. We measured intention to use the intervention-expected working alliance and the UTAUT constructs: performance expectancy, effort expectancy, and social influence. Results Use intention did not differ significantly between the 2 conditions (t142=–1.133; P=.26). Performance expectancy (F1,140=69.269; P<.001), effort expectancy (F1,140=3.961; P=.049), social influence (F1,140=90.025; P<.001), and expected working alliance (F1,140=26.435; P<.001) were positively related to use intention regardless of condition. The interaction analysis showed that performance expectancy (F1,140=4.363; P=.04) and effort expectancy (F1,140=4.102; P=.045) more strongly influenced use intention in the self-help condition compared to the human-supported condition. Conclusions As we found no difference in use intention, our results suggest that we could expect an equal uptake of self-help eHealth interventions and human-supported ones. However, attention should be paid to people who have doubts about the intervention’s helpfulness or ease of use. For those people, providing additional human support would be beneficial to ensure uptake. Screening user expectations could help health care professionals optimize self-help eHealth intervention uptake in practice. Trial Registration OSF Registries osf.io/n47cz; https://osf.io/n47cz
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».