Validation of the Perception of eHealth Technology Scale in Chinese Brief (PETS-C Brief) in Nurses: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: eHealth technologies have shown promise in improving the accessibility and quality of nursing research and practice. Little is known about nurses' perception of eHealth technology that are prerequisites for the implementation of eHealth-based nursing care. Objective: We aimed to confirm the factor structure and examine the validity and reliability of the novel 19-item Perception of eHealth Technology Scale in Chinese Brief (PETS-C Brief) in Chinese nurses. The associations of sociodemographic and working-related characteristics with PETS-C Brief scores were investigated. Methods: Participants were 1409 nurses (96.8% female; mean age 34.6, SD 8.6 y) working in hospital or community settings in Shanghai, China. Confirmatory factor analysis was conducted to verify the previously reported four-factor structure of PETS-C Brief. Cronbach α was calculated for internal consistency reliability. One-month test-retest reliability was assessed in 123 participants completing the one-month follow-up survey. Associations of sociodemographic and working-related characteristics (ie, years of employment, professional title, and setting) with PETS-C Brief scores were analyzed using multivariable linear regression. Known-group validity was assessed by examining the associations of age and educational attainment with PETS-C Brief scores. Results: The goodness-of-fit of the four-factor PETS-C Brief was shown to be acceptable (comparative fit index [CFI]=0.95, standardized root mean squared residual [SRMR]=0.065, root mean square error of approximation [RMSEA]=0.074). The scale showed a good internal consistency reliability (Cronbach α=0.91) and one-month test-retest reliability (intraclass correlation coefficient=0.68, 95% CI: 0.55, 0.78). Known-group validity was supported by the inverse association of age with PETS-C Brief scores (P=.002) and positive association of educational attainment with PETS-C Brief scores (P for trend=.043). No significant associations were observed between working-related characteristics and PETS-C Brief scores. Conclusions: Our validation study supported the four-factor structure of PETS-C Brief with satisfactory validity and reliability in Chinese nurses, suggesting the scale could be deployed for assessing perception of eHealth technology. Future studies with larger sample, random sampling, and in other cultural settings are warranted to increase the generalizability.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».