What factors determine therapists' acceptance of new technologies for rehabilitation – a study using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study was to examine what factors affect the acceptance behavior and use of new technologies for rehabilitation by therapists at a large rehabilitation hospital in Canada. Method: A self-administrated paper-based survey was created by adapting scales with high levels of internal consistency in prior research using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Items were scored on a 7-point Likert scale, ranging from "strongly disagree (1)" to "strongly agree (7)". The target population was all occupational therapists (OT) and physical therapists (PT) involved with the provision of therapeutic interventions at the hospital. Our research model was tested using partial least squares (PLS) technique. Results: Performance expectancy was the strongest salient construct for behavioral intention to use new technologies in rehabilitation, whereas neither effort expectancy nor social influence were salient constructs for behavioral intention to use new technologies; (4) facilitating condition and behavioral intention to use new technologies were salient constructs for current use of new technologies in rehabilitation, with facilitating condition the strongest salient for current use of new technologies in rehabilitation. Conclusion: In a large rehabilitation hospital where use of new technologies in rehabilitation is not mandatory, performance expectancy, or how the technology can help in therapists' work, was the most important factor in determining therapists' acceptance and use of technologies. However, effort expectancy and social influence constructs were not important, i.e. therapists were not influenced by the degree of difficulty or social pressures to use technologies. Behavioral intention and facilitating condition, or institutional support, are related to current use of new technologies in rehabilitation.Implications for RehabilitationRehabilitation professionals who are faced with using new technologies are less concerned about effort and social pressures, than they are about what the technologies can do for them or their clients.When it comes to new rehabilitation technologies, actual users express intention.Rehabilitation professionals' acceptance and adoption of technologies rely on conditions that facilitate their use. These conditions include scheduling, support and a conductive environment.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».