Acceptance of a Web-Based Intervention in Individuals Who Committed Sexual Offenses Against Children: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals who have committed sexual offenses against children often have difficulties finding treatment, despite its potential effectiveness. Although the development of web-based interventions could enhance therapeutic supply, up to now the acceptance thereof among this target group is unknown. OBJECTIVE: For the first time, this study assesses the acceptance of a web-based intervention among individuals who committed sexual offenses against children and analyzes variables that predict acceptance. Following the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), it is assumed that acceptance of web-based interventions in individuals who have committed sexual offenses against children follows the same mechanisms as for individuals in general psychiatry. METHODS: This cross-sectional study is based on the data from an ongoing clinical trial (@myTabu) evaluating the effectiveness of a web-based intervention in individuals who committed sexual offenses against children (N=113). Acceptance level was measured using a questionnaire based on the UTAUT and modified for the target group. Furthermore, predictors of acceptance from the UTAUT (performance expectancy, effort expectancy, and social influence [SI]), attitudes toward web-based interventions, and internet anxiety were assessed at baseline. RESULTS: =9.055; P=.01). Attitudes toward web-based interventions (B=0.398, 95% CI 0.16-0.64; P=.001) and SI (B=0.183, 95% CI 0.03-0.38; P=.04) significantly predicted acceptance. Post hoc explorative analysis showed that the participants' belief that people close to them would recommend the use of a web-based intervention is a predictor of acceptance. In contrast, the belief that their community supervisor would recommend the use thereof was not predictive in this respect. CONCLUSIONS: For the participants of this study, we identified high acceptance of web-based interventions for the majority of participants. SI and the participants' attitudes toward web-based interventions were important in predicting acceptance. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trial Registration (DRKS, Deutsches Register Klinischer Studien) DRKS 00021256; https://drks.de/search/de/trial/DRKS00021256.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».