Acceptance and Use of eHealth in Support and Psychological Therapy for People With Intellectual Disabilities: Two Cross-Sectional Studies of Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background Acceptance of health care professionals is of paramount importance for the uptake and implementation of eHealth. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model is a widely used framework for studying health care professionals’ acceptance and actual use of eHealth among general client populations. However, there is limited understanding of the eHealth acceptance of health care professionals working with people with intellectual disabilities (ID). Objective This study aimed to explore the applicability of the UTAUT model toward understanding the acceptance, intention to use, and actual use of eHealth among support staff and therapists working with people with ID. Methods A total of 2 cross-sectional survey studies were conducted among health care professionals from 5 health care organizations for people with ID in the Netherlands in 2018 (n=311) and in 2021 during the COVID-19 pandemic (n=326). In addition to confirmatory and exploratory factor analyses to evaluate both the original UTAUT model and an extended version, descriptive analysis was used to explore participants’ characteristics, acceptance levels, and eHealth usage. Moderator analysis and multiple regression analysis were also used. Results A confirmatory factor analysis indicated a poor fit for both the original 4-factor UTAUT model and the extended version. An exploratory factor analysis was then conducted, resulting in a more satisfactory 5-factor model after removing 1 item with a factor loading <.40. Internal consistency of the 5 factors ranged from acceptable to good (Cronbach α=.76-.85). Collectively, all factors predicted the intention to use eHealth in 2018 (R2=0.47; F5,305=54.885; P<.001) and in 2021 (R2=0.43; F5,320=49.32; P<.001). Participants scored moderately on all 5 acceptance factors in both 2018 and 2021. Moderator analysis indicated that age and voluntariness influence the relationship between factors that determined acceptance and intention to use eHealth. Conclusions The findings from 2 cross-sectional studies conducted in 2018 and 2021, using an extended UTAUT model, gave a deeper understanding of eHealth acceptance among health care professionals who work with people with ID.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».