eTAP-T: 电子干预下心理测量学调查的发展与可靠性

版权所有©2018-2019深圳市创科科技有限公司粤ICP备100288号eTAP-T的开发：精神卫生专业人员对电子干预的邦妮·A放大图片作者：Claudia M. 凯西澳大利亚昆士兰州孟席斯健康研究所，A R T I C L E I N F O保留字：计划行为理论参与心理测量调查A B S T R A C T背景：心理治疗中技术应用的发展为心理健康专业人员（MHP）解决客户需求开辟了新的机会。尽管循证电子干预的临床有效性和实用性，MHP参与这些干预仍然知之甚少。目的：本研究的目的是开发和进行初步的心理测量学调查的测量特性的电子治疗态度和过程问卷-eTAP-T以计划行为理论为基础，测量与MHP参与针对客户心理健康问题的电子干预措施相关的因素。方法：参与者是222名执业MHP，他们报告与客户直接接触。参与者完成了eTAP-T和相关措施，其中40名参与者完成了为期两周的随访问卷。结果：采用项目缩减的探索性因素分析得到12个项目的eTAP-T，其中4个因素可解释82%的方差。四个因素（主观规范，感知行为控制，态度和意图）是一致的四个TPB领域。根据健康测量工具选择的共识标准，eTAP-T证明了令人满意的有效性和可靠性结论：eTAP-T的发展和初步的心理测量学调查支持了该量表的信度和效度。确认性分析需要进一步研究。eTAP-T可用于确定MHP的培训需求和评估培训计划。具体的干预领域，如态度或感知的可信度，可以确定和针对性，然后该措施也用于评估这些领域的变化。预计eTAP-T可能有助于提高MHP对数字干预措施的接受程度。1. 介绍越来越多的心理健康专业人员（MHP）被鼓励利用新方法来加强、补充和增加心理方法的传播，以预防、评估、干预和心理教育（Lal和Adair，2014; Sucala等人，2012; WHO，2018）。某些电子干预（e-干预）被证明通过为客户提供针对临床表现定制的可访问的、公平的和灵活的护理选择来克服精神卫生保健的障碍（Casey等人，2013; Iacono等人，2016年）。电子干预有能力克服与心理健康治疗相关的耻辱，从而增加寻求帮助的行为（Perle等人，2013），以及现有干预措施的传播和有效性 （Arnberg等人， 2014; Casey等人，2014; Weisel等人，2018年）。尽管有相当多的研究支持这种方法的有效性和优势，但很少有研究关注如何理解影响治疗师使用电子干预的因素。在电子干预领域有许多术语。出于当前研究的目的，电子干预将被定义为用于帮助诊断、治疗、监测和/或管理心理健康相关问题的任何电子技术或媒介（Lal和Adair，2014; Sucala等人，2013年）。先前的研究已经证明了电子干预在一系列疾病中的临床有效性（Biagianti等人，2017; Fairburn和Patel，2017; Hedman等人，2012; Musiat和Tarrier，2014）并且具有不同程度的治疗师支持。指导性与非指导性电子干预支持的治疗效果从大到小（治疗师支持的通讯作者：澳大利亚昆士兰州南港4215，帕克兰兹大道，格里巴斯大学应用心理学学院电子邮件地址：b.clough@gri alth.edu.au（文学士）克拉夫）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2019.100288接收日期：2019年3月28日;接收日期：2019年10月15日;接受日期：2019年10月16日2019年10月21日的一份声明2214-7829/©2019Authors.由ElsevierB.V. 这是一个不可操作的CC，它与CCBY-NC-NDLicense（http：//creativecommons.org/licenses/BY-NC-ND/4。0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.elsevier.com/locate/invent版权所有©2018-2019深圳市创科科技有B.A. Clough，etal.2图1.一、计划行为理论（Ajzen，1991）。d= 0.78）、中度（行政支持的d= 0.58）、小（不支持基于计算机的治疗的研究d= 0.36）（Andersson等，2014; Cuijpers等人，2010年）。对消费者态度的研究也支持消费者参与电子干预的准备和意愿（Berle等人，2015; Boschen和Casey，2008; Casey等人，2013; Casey等人，2014;Clough和Casey，2011; Shalom等人，2015年）。尽管电子干预的有效性和优势，但存在大量障碍，这些障碍通常限制MHP转诊、实施和传播电子干预（Carper等人，2013; Mohr等人，2017; Mohr等人，2015;Reynolds等人，2015年）。鉴于许多电子干预措施的成功依赖于MHP的参与和参与，这对该领域来说是有问题的。这些干预措施的临床有效性和实用性可以通过MHP定位和评估电子干预措施的证据基础、参与电子干预措施的持续教育和培训以及展示电子干预措施的专业实践能力的能力来增强。特别是电子干预措施的连续使用，这是阶梯式护理治疗方法所推荐的。此外，只有有限的研究定量地检查了影响MHP在临床实践中参与电子干预的因素（Godin等人， 2008年; Lustgarten &Elhai，2018年）。1.1. MHP参与电子干预措施目前的证据表明，MHP通常认为面对面治疗优于电子干预，尽管一些电子干预的疗效大小与传统治疗相当（Andersson等人，2014;Cuijpers等人，2010; Meurk等人，2016年）。MHP更有可能支持电子干预作为面对面干预的辅助手段，而不是单独治疗（Mora等人， 2008;Sinclair等人，2013; Vigerland等人，2014年），并支持其应用于预防和干预轻度至中度精神疾病，而不是严重的介绍（Schröder等人，2017;Sinclair等人， 2013; Stallard等人，2010; Vigerland等人，2014年）。MHP的感染障碍包括：知识缺陷和对电子干预的认识有限（Donovan等人，2015）;对电子干预的成本、临床有效性和临床效用的误解（Ashurst等人，2012; Mora等人，2008; Sucala等人，2013年）;在使用电子干预措施时无法与客户形成工作联盟（Cook和Doyle，2002年;Kiluk等人，2014）;以及使用电子干预措施的信心和竞争力不足（Bennett-Levy等人， 2017; Sucala等人，2013年）。除这些因素外，MHP可能对电子干预的适当和道德使用存在担忧，例如对客户的持续监测或用于特定疾病或症状严重程度的担忧（例如，Meurk等人，2016;Wells等人，2007; Yellowlees等人，2012年）。当然，电子干预并不适合所有的客户介绍，因此，这一领域的挑战之一可能涉及治疗师的信心和能力，以确定谁是适合这些干预的客户，然后选择干预措施，以满足客户的介绍和监测需求。由于文献中的少数研究结果不一致，很难确定MHP参与电子干预的意图的广泛观点。以前的研究主要集中在消费者身上（Casey等人，2014; Clough等人，2019 a; Klein& Cook，2010），是定性的（Berry，Bucci，&Lobban，2017; Schneider，Bolier，deVries，&van Osch，2016），并且被认为缺乏合理的理论方法（Clough等人，2016年）。很少有定量研究调查MHP参与电子干预的意图，大多数研究仅关注态度（ Bruno& Abbott ， 2015; Donovan 等 人 ， 2015; Perle 等 人 ， 2013;Schröder等人，2015年）。在该领域研究的另一个共同点是缺乏有效的工具来理解MHP的行为、意图和相关的结构（De Grood等人， 2016;Lal和Adair，2014; Meurk等人，2016年）。测量与MHP的参与行为相关的因素的E x E-interventions量表是有限的，非理论的，并且缺乏适当的心理测量调查和验证（Clough和Casey，2015 a，2015 b; Mohr等人， 2017; Mohr等人， 2015年）。1.2. 计划行为计划行为理论（TPB）已被假定为用于理解患者参与电子干预的有用模型，并且也可以证明用于理解MHP参与（Clough和Casey，2011;Wilson等人，2013年）。Ajzen（1991）的TPB是理解行为的概念模型，是理性行动理论（Fishbein和Ajzen，1977）的延伸TPB（图1）通过解释信念、态度和行为之间的复杂关系来绘制决策图（Ajzen，2002），行为制定最好通过行为意图来预测。一个人的意图越积极，行为发生的可能性就越大。因此，城规会在衡量智能家居用户对电子干预的行为时，会以行为意图（例如，“我打算对我的客户使用电子干预措施”）。行为意图受三个结构的影响：主观规范（对他人意见和观点的感知）、感知的行为控制（PBC;自我评价或自信）（Ajzen，1991，2002，2011）和行为态度（积极或消极评价）。信念是意图的每个潜在预测因素的基础。也就是说，个人的行为信念是由版权所有©2018-2019深圳市创科科技有B.A. Clough，etal.3表1eTAP-T分量表与相关测量的有效性预测。态度主观规范知觉行为控制意图对电子治疗的态度量表（Wangberg等人，（2007年）收敛–––感知有用性量表（Davis，1989）收敛–––感知易用性量表（Davis，1993）收敛–收敛–循证实践态度量表（Aarons等人，（2010年）–收敛–收敛电子健康素养量表（Norman和Skinner，2006年）––收敛–倦怠测量-–––收敛多伦多正念量表（Lau等人，（2006年）发散发散发散发散社会期望量表发散发散发散发散对行为的态度，与其主观规范和PBC一起形成行为意图。这些因素共同预测个体是否会执行目标行为。Godin等人的（2008）对56项研究的系统回顾发现，TPB是解释卫生专业人员行为的最广泛应用的理论。此外，TPB在预测卫生专业人员行为方面明显优于其他理论，如技术接受模型和人际行为理论（Z= 6.085，p<.001）（Godin等人， 2008年）。1.3. 参与电子干预措施除了理论驱动的方法之外，还需要对影响电子干预措施参与的因素EX x的措施包括Wangberg等人。的（2007年）对电子治疗量表的态度，Davis的（1989年，1993年）感知有用性和感知易用性量表，Schröder等人。的（2017年）对医疗保健专业人员心理在线干预问卷的态度，以及Clough等人。的（2019），电子治疗态度和过程问卷（eTAP）。 如前所述，这些措施主要侧重于态度，是非理论性的（Schröder等人，2017; Schröder等人，2015; Wangberg等人，2007年）。理论上的参与度测量是稀缺的，然而Davis（1989，1993）的感知有用性和感知易用性量表是基于技术接受模型的，而Clough等人（1989，1993）的感知有用性和感知易用性量表是基于技术接受模型的。的（2019年）措施是在城市规划委员会接地。Davis（1989，1993）的措施是有限的，因为技术接受模型只关注态度方面的行为意图的预测。在本研究的背景下，认为TPB提供了一个更合适的理论模型来测量MHP的参与行为，因为它包括与行为控制相关的社会变量，并区分内部（例如技能）和外部（例如时间）控制因素。由于城规会可就每项独立情况取得控制变数，因此可能较TAM更有可能掌握特定情况的因素。TPB还提供了一个广泛的模型，以了解可能影响MHP决定在其实践中启动和继续使用电子干预措施的基于过程的 与以客户为中心的研究中的相关研究类似，该领域的早期发现表明，治疗师对治疗可信度的看法、结果期望、对工作联盟的关注以及参与治疗活动/模式的自我能力等过程变量可能是参与该领域的重要决定因素（Greene et al.，2010年;Perle例如，2013; Schröder等人，2015年）。这些过程变量可以被概念化为属于TPB因素的态度、PBC和主观规范，尽管该领域缺乏理解MHP参与的理论方法。1.4. 研究目的和假设本研究的目的是发展和进行初步的心理测量学调查的一个简短措施的因素有关的MHP的参与电子干预。基于TPB的客户测量（eTAP）先前已经证明了与结构、收敛、发散和预测有效性有关的强的心理测量特性（Clough等人，2019年），决定该措施将构成适应和开发的适当基础，供MHP使用。根据COSMIN指南（Mokkink et al.，2010年）。项目是根据对文献的全面审查、来自该领域内专家小组的反馈以及来自MHP小组的反馈开发的。对量表的心理测量学性质进行了初步调查。特别是，感兴趣的是量表的内部一致性，结构，收敛和发散的有效性。假设：对eTAP-T的探索性因素分析将揭示一个四因素结构，其因素上的项目负荷与适当的TPB领域相对应; eTAP-T将证明内部一致性和重测信度的满意估计，这将与原始eTAP问卷相当; eTAP-T分量表将证明评估相关结构的测量具有足够的收敛和发散效度（表1）。2. 方法2.1. 参与者和招募最小样本量是根据健康测量仪器选择的共识标准（COSMIN;Mokkink et al.，2010年）。COSMIN指南指导使用7：1的参与者-项目比先验确定最小样本量。该启发式方法要求最小样本量为217名参与者，基于eTAP-T项目数量的7倍（7×31=217）。393名参与者对参与研究的邀请做出了回应最终样本包括222名参与者。如果参与者每周与客户的直接接触少于1 小时（ n = 11 ），未被识别为 MHP（n=9）（例如，急诊护士、言语病理学家、护理人员），或者如果没有完成足够的数据（n = 151）（例如，参与者没有通过最初的人口统计学问题），则将其排除。最终样本大多为女性（n = 180，81.1%），年龄在21 - 74岁之间（M = 48.1，SD = 13.3）。大多数受访 者 是 心 理 学 家 （ n = 62 ， 27.9% ） ， 平 均 每 周 工 作 30 小 时（ M=30.4 ， SD=12.7 ） ， 每 周 与 客 户 接 触 的 时 间 约 为 20 小 时（M=19.9，SD=10.4）。其他样品特征见表2。参与者是通过方便和雪球抽样招募的。访问在线调查的邀请是通过专业特定的社交媒体（如Facebook）、网站（如澳大利亚心理学会）和电子邮件（如目录）。版权所有©2018-2019深圳市创科科技有B.A. Clough，etal.4表2参与者特征。特征N=222年龄，平均值（SD）48.1±13.3性别女性180人（81.1%）教育研究生163人（73.4%）本科51人（23.0%）文凭8人（3.6%）职业心理学家62人（27.9%）心理健康护士44人（19.8%）参赞38人（17.1%）职业治疗师29人（13.1%）社工19人（8.6%）音乐治疗师6人（2.7%）心理医生3人（1.4%）全科医生1人（0.5%）其他登记20人（9.1%）全部198人（89.2%）临时4人（1.8%）没有登记20人（9.0%）治疗方法a认知行为疗法79（35.6%）心理动力疗法19（8.6%）接受和承诺疗法27（12.1%）辩证行为疗法10（4.5%）情绪治疗14例（6.3%）人文主义心理治疗16例（7.2%）其他57人（25.7%）与客户进行数字干预134（60.4%）a参与者最常采用的治疗方法2.2. 材料和方法2.2.1. eTAP-T的开发eTAP-T是根据治疗态度和过程问卷（TAP）（Clough et al.，2016）和eTAP（Clough等人，2019年）。两个量表都表现出较强的心理测量学特性，包括四因素结构效度（与TPB模型一致）、较高的内部一致性（α分别为0.88 ~ 0.94和0.78 ~ 0.94）和良好的信度（α分别为0.88~ 0.94和0.78 ~ 0.94）。重测信度分别为0.65 ~ 0.80和0.67 ~ 0.76。与eTAP一致，eTAP-T经历了分阶段的项目生成过程。鉴于专家/目标人口小组成员在城市规划委员会有经验和专门知识，并且目前与客户保持联系，因此将专家/目标人口小组合并。专家/目标人口小组由七名根据专业和对城规会的熟悉程度选出的长者组成这些专家包括一名心理健康护士、两名普通心理学家、三名临床心理学家和一名职业治疗师。在专家/目标人群小组中提出的问题是基于制定城市规划和预防调查问卷的准则（Fishbein&Ajzen，2011年）。要求小组阅读并回答38个项目，并围绕项目措辞、项目修改和与TPB结构的相关性提供定性反馈。与TAP和eTAP的制定程序一致，专家们独立地对他们认为最能解决每个TPB结构的前四个项目（来自改编的31个项目eTAP和7个来自文献的项目）进行了排名。通过选择每个领域内专家排名最高的四个项目（4× 4 =16）达成共识。这些项目包括在16个修改后的eTAP项目（共32个项目）中。在对32个项目进行心理测量学调查之前，从专家评审中得出的定性反馈支持删除一个项目，前提是该项目是模糊的、双管的，并且与预期的TPB结构无关。专家建议将eTAP中的“在线干预”一词改为“ 在 线 干 预 ” 。eTAP-T中的“因此，提出了31项初始eTAP-T用于心理测量学评估。根据研究目的，纳入了几个具有良好心理测量特性的既定量表，以测试eTAP-T的心理测量特性2.2.2. 有效性措施使用与每个TPB结构相关的相关措施检查eTAP-T的收敛和发散效度使用Davis的感知易用性和感知有用性量表（1989; 1993）测量对电子干预的态度（α=0.98，α=0.94）和对电子治疗量表（α= 0.77）（Wangberg等人，2007年）。循证实践态度量表的要求子量表（Aarons等人，（2010）使用在治疗、干预和治疗的背景下衡量对循证实践的感受。循证实践态度量表各分量表的内部一致性在0.67 ~0.91（总量表α=0.78）。电子健康素养量表（Norman和Skinner，2006），用于测量电子健康素养和用户知识，舒适度，以及评估，采购和应用电子健康信息解决健康问题的技能（α=0.88）。使用Malch-Pines（2005）倦怠测量（α=0.89）的简短版本测量倦怠。多伦多正念量表（α= 0.95）被用来衡量个人唤起正念状态的能力（Lau等人，2006年）。社会期望量表2.3. 研究设计一个横截面，参与者内的设计，使用因素分析和相关性的方法，重点是模式的参与者内的方差。2.4. 程序在研究开始前，获得了美国大学的伦理许可有关研究的信息在网上提供，参与者被告知，如果他们通过在线调查的封面，他们的同意将被暗示参与者回答了一系列人口统计学问题，eTAP-T项目，然后按照表1所列的顺序回答了其他措施。完成调查的平均时间为30分钟。参与者可以选择在完成主要调查后两周同意这一过程的参与者使用参与者生成的代码将后续调查与初始调查相匹配完成随访调查约需5分钟，包括人口统计学问题、eTAP-T项目以及与初始调查完成后实际使用数字技术相关的问题。3. 结果3.1. 数据筛选数据检查表明，几个负偏态变量与正态性存在微小偏差。考虑到探索性因素分析的稳健性，这些偏离不被视为问题（Tabachnick等人，2013 年 ） 。 散 点 图 进 行 了 检 查 ， 抽 查 发 现 线 性 关 系 和 缺 乏curvilinearity。未发现单变量离群值。进一步筛选发现10个多变量离群值，Mahalanobis距离大于临界χ2截点。剔除离群值后，版权所有©2018-2019深圳市创科科技有B.A. Clough，etal.5表3Promax旋转因子结构和12项eTAP-T的公共性项目F1F2F3F4社区16. 我的同事会支持我对我的客户使用数字干预0.970.8517. 我的同事会支持我对客户使用数字干预0.930.9219. 我的同事会赞成我对客户使用数字干预0.870.8511.我相信我有能力与客户一起使用数字干预：0.950.8814. 我相信我有能力利用技术为客户提供数字干预0.910.8515.我拥有必要的技术知识，可以为客户的心理健康使用数字干预措施：0.880.753.我发现使用数字干预对客户的心理健康是：不愉快/愉快0.830.764. 我发现使用数字干预对客户的心理健康是：有害/有益0.970.945. 我发现对客户心理健康的数字干预是：不可信/可信0.980.8928.我将学习更多关于数字干预的知识：0.910.8329. 我打算在下周抽出时间学习数字干预措施1.000.9030. 我打算与我的客户核实他们是否愿意使用数字干预来解决他们的心理健康问题：0.450.45结果中的差异，并且似乎不影响推论决定，因此这些情况被保留。变量的相关性表明存在多重共线性。进一步检查发现一个变量的双变量相关系数为0.94，容许值低于0.10，条件指数大于30。在考虑Tabachnick等人提出的发现和指南后，（2013），有问题的变量（“我发现数字干预对我的客户的心理健康是？”) was removed as it unduly in3.2. 数据分析考虑到开发的早期阶段，对30项eTAP-T进行了探索性因素分析（EFA），因为确认性分析被认为是过早的（Tabachnick等人， 2013年）。3.2.1. 初始因子分析选择主轴因子分析是因为其能够处理偏离正态性的数据，并包含项目之间的中度至高度相关性（Pett等人，2003; Tabachnick等人，2013年）。应用几种公认的分析方法来确定eTAP-T的因子能力。项目间相关性、项目的共同性（大于0.30）、Kaiser-Meyer-Olkins（KMO）抽样充分性测量（0.94）和Bartlett球形检验（χ2(435)=6630.38，p 0.001）表明变量相关<并且是可分解的。3.2.1.1. 因子提取和保留。关于如何最好地确定全民教育的要素结构，存在着争论和分歧（Costello和Osborne，2005年; Mokkink等人，2010年）。由于缺乏共识，从文献中获得了几种策略来确定初始主轴因子分解中的因子使用Kaiser准则（K1），主轴因子分解提取特征值大于1.0的SIX因子。Catell（1966）筛选试验通过检查碎石区进行。碎石图显示在第四、第五和第六个因子之后有轻微的断裂，没有明显的“断裂”点。“总方差解释规则的百分比”建议保留基于“截止时间”的因子，其中模型中的下一个因子贡献的额外方差小于5%（Gaskin和Happell，2014）。这种启发式支持eTAP-T的四因素解决方案。检查了四、五和六因子溶液中的每一种。四因素解是最简约、最有理论意义的解，项目交叉负荷最少，符合总方差解释规则。因此，基于模式矩阵、先前的研究和eTAP-T的理论基础，决定保留四个因素。四因素解共解释总方差的65.97%，分别解释方差的49.99%、6.94%、4.94%和4.10%。旋转的四因子解呈现了一个简单的结构，除了两个变量之外，所有变量都加载到一个小于0.30。4个项目（项目3、4、5和16）的因子负荷大于1.00。考虑到满 足分 析 假设 并 应用 倾 斜旋 转 ，这 些 载荷 不 被认 为 是有 问 题的（Jöreskog，1999; Tabachnick等人， 2013年）。3.2.1.2. 减少项目池。缩短规模的构建被认为是合理的，以便于MHP的给药（Cho等人，2013年）。因此，每个因素中负荷最高的三个项目被选中进行最终因素分析和解释。每个因素三个项目被认为是可能的最简单的量表版本，每个因素少于三个项目可能不利地影响eTAP-T的稳定性（Tabachnick等人， 2013年度）3.2.2. 最终因素分析作为因素结构的进一步检查，对最终的EFA（12个项目）进行了平行分析。平行分析证实了四个 因子的存在，第 五个 因子包含一个特征值（λ= 0.03），小于平均特征值（λ= 0.12）和第95百分位特征值（λ= 0.17）。 最终量表适用于基于采样充分性（KMO = 0.88）和Bartlett球度检验（χ2（66）= 2566.54，p 0.001<）进行最终因素分析。主轴分解与promax旋转揭示存在一个简单的结构，出现了四个概念上有意义的因素。12项eTAP-T（ESTDIXB）解释了82.16%的方差，其中因子1至因子4分别解释了52.22%、12.04%、10.84%和7.06%的方差。表3中提供了项目负载和公共性。如表4所示，所有因素均与其他因素中度或高度显著相关。3.2.2.1. 因 素 解 释 。 这 四 个 因 素 在 理 论 上 与 TPB 的 四 个 结 构 一 致（Ajzen，1985）。因素1，主观规范，加载了三个项目，重点是MHP的看法，他们的同龄人或同事会认为他们使用电子干预。因素2，PBC，包括三个项目，侧重于MHP的感知控制他们的电子干预在临床实践中的使用。因素3，态度，加载三个项目，侧重于MHP的态度和信念的电子干预。因素4，意图，加载了三个项目有关的MHP的意图，从事电子干预在他们的实践。表412项eTAP-T的因子相关性。因子主观规范PBC态度意图主观规范1.000.490.600.36PBC1.000.550.42态度1.000.54意图1.00单因子（见A × D）。一个项目（项目6）具有公共性版权所有©2018-2019深圳市创科科技有B.A. Clough，etal.63.2.3. 可靠性分析3.2.3.1. 内部一致性。总量表的内部一致性良好（α=0.91），各分量表的内部一致性良好到极好（受试者常模α=0.95，PBCα= 0.93，态度α=0.95，意图α=0.86）。3.2.3.2. 重测信度和测量标准误（SEM）。重测信度通过组内相关系数（ICCA，2）进行分析，使用绝对一致性定义，以及按时间点对参与者响应的双向随机效应ANOVA模型。总量表的ICCA ，2是可接受的（0.72，SEM= 0.72），分量表范围从可接受到优秀（主观规范=0.51;态度=0.61，SEM= 0.97;意图=0.64 SEM= 1.66; PBC= 0.85，SEM= 1.06）。3.2.4. 有效性分析3.2.4.1. 收敛和发散有效性。分别评估eTAP-T所有量表的收敛效度。支持eTAP-T量表的收敛有效性，发现以下量表之间存在显著的中度正相关：态度子量表和对电子治疗量表的态度，以及Davis（1989，1993）的感知可用性和感知易用性量表;循证实践态度量表（Aarons等人，2010）和主观规范和意图分量表;以及电子卫生素养量表（Norman和Skinner，2006）和感知易用性量表与PBC分量表。意图分量表和倦怠测量（简短版）（Malach-Pines，2005）之间的微弱、发散关系并不显著。eTAP-T的每个分量表都证明了与至少一个其他相关测量的收敛效度。还分别评估了eTAP-T和子量表的发散效度。eTAP-T量表与多伦多正念量表之间的弱相关性和非显著相关性证明了eTAP-T量表的发散有效性（Lau等人， 2006）和社会期望量表-17（Stöber，2001）（表5）。4. 讨论目前的研究旨在开发和进行初步的心理测量调查的性质的一个简短的措施MHP的参与与电子干预在临床实践中。为确保新措施有良好的理论基础，根据城市规划委员会制定的现有基于客户临床和研究专家告知项目的调整和修改。通过应用健康问卷开发建议的最佳实践，进一步确保了eTAP-T开发的方法学严谨性（Francis等人，2004年）。总体而言，结果支持新开发的eTAP-T的有效性和可靠性。对心理测量学特性的研究揭示了一个与TPB的四个因素相一致的四因素结构（Ajzen，1985）。这些因素共解释了82%的分数差异。与TAP和eTAP一致，eTAP-T显示出很强的内部一致性，分量表从良好到优秀不等。相关性分析表明，总量表随时间推移的重测信度可接受，但四个分量表的重测信度结果混合。根据两周重测信度误差的保守估计，分量表随时间推移的稳定性范围为从适当到极好。可靠性的估计值与其他基于自我报告TPB的治疗参与测量值相当（Clough等人，2019 b;Clough等人， 2016年）。eTAP-T分量表的收敛和发散有效性的几乎所有预测都得到了支持。职业倦怠和意向分量表之间没有收敛。这一发现与预测相反，表明较低的倦怠水平并没有导致更大的使用电子干预的意图。倦怠和电子干预意图之间缺乏关联可以通过倦怠测量分数的方差和分布的缺乏来解释。量表上很少有高分表明倦怠在样本中并不普遍（9.85%的参与者），正如以前在该领域的研究中所看到的那样（Johnson等人，2017年; Kim等人，2018; Shanafelt等人， 2017年）。4.1. 局限性和未来方向虽然目前的研究有各种长处，但应考虑到一些局限性。首先，应用COSMIN指南指导eTAP-T的开发。然而，并不是COSMIN指南中概述的所有标准都进行了研究（Mokkink等人，2010年）。在这10项标准中，本研究未评价eTAP-T的预测性、反应性或文化效度。未来的研究应寻求用不同的MHP样本测量eTAP-T的预测能力和反应性其次，进行平行分析，试图通过减少不准确的因素保留决定来加强eTAP-T的结构效度。虽然这种技术被证明比其他技术更准确，并且其应用在文献中得到广泛支持（Costello和Osborne，2005; Gaskin和Happell，2014; Hayton等人，2004; Tabachnick等人，2013年），未来的研究应寻求用独立样本确认eTAP-T的因子结构。最后，虽然eTAP-T的分析具有足够的效力，但可以认为在线招募参与者可能表明存在抽样偏倚。当前样本中MHP参与电子干预的比例很高，这是一个意外的发现，可能会给未来的实施和传播研究带来希望。鉴于该比率可能是参与者自我选择参与研究的结果，因此无法推断该发现的重要性。未来的研究应通过使用独立、代表性和多样化的MHP样本进行确认性分析，确认eTAP-T的因子结构和模型拟合，以克服这些局限性。需要对这套有效性标准进行调查，以确保其适用性，有效性，并与最 近 的表5eTAP-T和子量表的Pearson相关性以及相关测量（n=181）。主观规范PBC态度意图eTAP-T总计电子治疗态度量表––0.46米––知觉有用量表––0.55千克––感知易用性量表–0.54磅0.33米––循证实践态度量表0.31米––0.30美元–电子健康素养量表–0.42磅–––倦怠测量–––0.01–多伦多正念量表−0.010.150.110.080.11社会期望量表0.060.10−0.020.110.09米0.05<磅0.01<.版权所有©2018-2019深圳市创科科技有B.A. Clough，etal.7更新的COSMIN指南（Mokkink等人，2018年）。鉴于目前研究的局限性，正如该领域的研究经常需要的那样，未来的研究需要直观、快速并对电子干预措施的气候做出反应。具体而言，需要关注能够支持MHP适当使用技术的需求的战略。4.2. 影响eTAP-T及其相关发现的发展提供了一些理论和实践意义。据作者所知，这是第一个有理论基础和心理测量学上合理的工具，用于测量与MHP参与电子干预相关的因素。 参与连续性电子干预措施的障碍（例如，对电子干预措施的临床有效性和效用的知识缺乏）限制了MHP充分满足客户需求（例如，获得心理健康服务）的能力。eTAP-T不仅能够识别MHP的培训需求，还可以作为现有培训计划的评估措施。鉴于这一领域培训方案的增长和资金的提供，这种能力尤其重要。其中一项举措是电子精神卫生实践培训方案，该方案在澳大利亚卫生领域由国家供资。我们认为，eTAP-T可能被证明是有用的，在确定个人的需求之前，这样的培训计划，但也在评估个人水平的变化和计划的有效性随着时间的推移。该领域缺乏适当的测量工具，妨碍了对从业人员使用电子干预措施的培训、教育和能力进行科学评估（Meurk等人， 2016; Reynolds等人，2015年）。eTAP-T根据该领域以前的文献，表明MHP参与电子干预的态度信念和意图与传统的面对面治疗不同（Shalom等人，2015;Sucala等人，2013; Wentzel等人，2016年）。eTAP-T项目是从现有的城市规划委员会改编和修改基于客户的传统干预和电子干预参与措施（Clough等人，2019; Clough等人，2016年）。然而，没有一个来自文献的项目出现在最终量表中，这表明类似的因素与客户和MHP参与电子干预有关。5. 结论衡量影响MHP参与电子干预措施的因素，对于了解和促进更好地理解接受、传播、评估和实施循证电子干预措施的障碍和推动因素至关重要。eTAP-T为满足这一需求迈出了重要的一步，并可能成为临床医生、教育工作者和政策制定者的宝贵资源。我们希望它能在这些人群的培训需求的测量，培训计划的开发和评估这些计划中发挥作用确保MHP在使用电子干预措施方面得到充分培训，将确保为客户提供适当的支持和转介，以使用这些工具，促进对这一新兴临床实践领域的致谢没有申报。竞合利益没有申报。资金这项研究没有从公共，商业或非营利部门的附录A. 30个eTAP-T项目项目F1F2F3F4社区1.我发现数字干预对客户心理健康的影响是：消极/积极0.900.642. 我发现数字干预对客户的心理健康是：坏/好0.960.823.我发现使用数字干预对客户的心理健康是：不愉快/愉快1.000.814. 我发现使用数字干预对客户的心理健康是：有害/有益1.020.875. 我发现对客户心理健康的数字干预是：不可信/可信1.030.846. 在使用数字干预时，我认为客户提供的个人信息大多是：不安全/安全0.277. 无论症状的严重程度如何，数字干预通常是：无效/有效0.550.348.当与客户使用数字干预时，强大的工作联盟是：无法实现/可实现0.510.439. 当数字干预与面对面治疗相结合时，它们可能是：不利/有利的0.600.4213.我想我可以用数字干预来帮助客户的心理健康：0.350.400.6923. 我打算继续对客户进行数字干预0.760.7724. 我打算在下周与客户进行数字干预0.500.6025. 我将使用数字干预与我的客户：0.690.8026. 我很可能会使用数字干预来帮助我的客户的心理健康：0.630.7627.我将确保我有资源与我的客户一起使用数字干预：0.320.6510. 我可以完全控制是否与客户进行数字干预0.500.3812. 我是否决定对客户使用数字干预主要取决于我0.410.2816. 我的同事会支持我对我的客户使用数字干预1.020.8117. 我的同事会支持我对客户使用数字干预0.920.8618. 我的专业机构会批准我在实践中使用数字干预0.670.5619. 我的同事会赞成我对客户使用数字干预0.980.8920. 我的同事会支持我在治疗中使用数字干预0.880.8421. 我的同事认为数字干预在治疗心理健康问题方面是有效的0.640.6722. 我的同事认为，与面对面治疗相比，数字干预在治疗心理健康方面同样有效。0.310.410.31关注：11.我相信我有能力与客户一起使用数字干预：0.940.8114. 我相信我有能力利用技术为客户提供数字干预0.960.8615.我拥有必要的技术知识，可以为客户的心理健康使用数字干预措施：0.890.7228.我将学习更多关于数字干预的知识：0.900.7929. 我打算在下周抽出时间学习数字干预措施0.940.8130. 我打算与我的客户核实他们是否愿意使用数字干预来解决他们的心理健康问题