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Enregistrement W4416015384 · doi:10.2196/73245

Motivational Framing Strategies in Health Care Information Security Training: Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4416015384 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Keller, Julia Warwas, Julia Klein, Richard Henkenjohann, Manuel Trenz, Simon Trang

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Health careRandomized controlled trialFraming effectHealth informationEmpathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information security is a critical challenge in the digital age, especially for hospitals, which are prime targets for cyberattacks due to the monetary worth of sensitive medical data. Given the distinctive security risks faced by health care professionals, tailored Security Education, Training, and Awareness (SETA) programs are needed to increase both their ability and willingness to integrate security practices into their workflows. OBJECTIVE: This study investigates the effectiveness of a video-based security training, which was customized for hospital settings and enriched with motivational framing strategies to build information security skills among health care professionals. The training stands out from conventional interventions in this context, particularly by incorporating a dual-motive model to differentiate between self- and other-oriented goals as stimuli for skill acquisition. The appeal to the professional values of responsible health care work, whether absent or present, facilitates a nuanced examination of differential framing effects on training outcomes. METHODS: A randomized controlled trial was conducted with 130 health care professionals from 3 German university hospitals. Participants within 2 intervention groups received either a self-oriented framing (focused on personal data protection) or an other-oriented framing (focused on patient data protection) at the beginning of a security training video. A control group watched the same video without any framing. Skill assessments using situational judgment tests before and after the training served to evaluate skill growth in all 3 groups. RESULTS: Members of the other-oriented intervention group, who were motivated to protect patients, exhibited the highest increase in security skills (ΔM=+1.13, 95% CI 0.82-1.45), outperforming both the self-oriented intervention group (ΔM=+0.55, 95% CI 0.24-0.86; P=.04) and the control group (ΔM=+0.40, 95% CI 0.10-0.70; P=.004). Conversely, the self-oriented framing of the training content, which placed emphasis on personal privacy, did not yield significantly greater improvements in security skills over the control group (mean difference=+0.15, 95% CI -0.69 to 0.38; P>.99). Further exploratory analyses suggest that the other-oriented framing was particularly impactful among participants who often interact with patients personally, indicating that a higher frequency of direct patient contact may increase receptiveness to this framing strategy. CONCLUSIONS: This study underscores the importance of aligning SETA programs with the professional values of target groups, in addition to adapting these programs to specific contexts of professional action. In the investigated hospital setting, a motivational framing that resonates with health care professionals' sense of responsibility for patient safety has proven to be effective in promoting skill growth. The findings offer a pragmatic pathway with a theoretical foundation for implementing beneficial motivational framing strategies in SETA programs within the health care sector.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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