Telehealth Acceptance and Perceived Barriers Among Health Professionals: Pre-Post Evaluation of a Web-Based Telehealth Course
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rapid expansion of telehealth underscores the need for comprehensive telehealth education among health care professionals. Despite increasing recognition of telehealth's importance, many practitioners remain underprepared, particularly in navigating legal aspects, technology, and patient engagement. Objective: This study aimed to evaluate the impact of a web-based telehealth training course on health care professionals' telehealth acceptance and their perceived barriers to telehealth adoption. Methods: An interventional study with a pre-post design was used in Austria. A total of 365 health professionals enrolled in an asynchronous web-based course covering general telehealth principles (concepts, legal and technical aspects, practical implementation) and profession-specific content (eg, nursing, speech therapy, and physiotherapy). Of these, 217 completed the course, and 185 met inclusion criteria for analysis. Participants' telehealth acceptance (covering telemetry, telephasis, and telepraxis) and perceived barriers were assessed via standardized questionnaires before and after the course. Satisfaction with the training was measured post-intervention using the Training Evaluation Inventory. Qualitative insights were gathered from open-ended survey questions and 2 focus groups, transcribed, and summarized. Results: Post-intervention, overall telehealth acceptance increased significantly (P<.001, r=0.21), particularly for telemetry (remote assessment and monitoring), telepraxis (remote interventions), video call-based, and asynchronous telehealth. Perceived barriers to telehealth use-such as uncertainty about legal frameworks, data protection, and reduced quality of care-diminished significantly (P<.001, r=0.39). Post-intervention satisfaction was high, with a total median Training Evaluation Inventory score of 76 (IQR 13). Participants rated the course highly for its clarity, breadth of content, and inclusion of profession-specific modules. Qualitative feedback highlighted a desire for more hands-on demonstrations, interactive components, and guidance on institutional support and patient accessibility. Conclusions: A structured, on-demand telehealth course significantly improved health professionals' awareness, acceptance, and intention to use telehealth and reduced perceived barriers. While the findings highlight that targeted web-based training can increase clinicians' confidence and readiness to use telehealth, it remains uncertain whether this will lead to an increase in its utilization. Future initiatives should incorporate blended-learning formats with additional practical examples, real-time discussions, and ongoing support to enhance long-term integration of telehealth into clinical workflows. On a policy level, we suggest coordinated actions at the EU, national, and institutional levels to standardize telehealth education and facilitate its practical implementation in everyday clinical practice.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».