Sağlık Personeli Sağlık Teknolojileri Değerlendirme Tutum Ölçeği (SPSTDTÖ): Metodolojik Bir Çalışma

Author :  

Year-Number: 2022-1
Yayımlanma Tarihi: 2022-03-14 23:21:30.0
Language : Türkçe
Konu : Sağlık Yönetimi
Number of pages: 56-65
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu araştırma, “Sağlık Personeli Sağlık Teknolojileri Değerlendirme Tutum Ölçeği (SPSTDTÖ)” geliştirmek amacıyla yapılmıştır.  Bu amaç kapsamında araştırmada anket yöntemi uygulanarak nicel araştırma desenine uygun şekilde veriler elde edilmiştir. Araştırma verileri için kolayda örneklem yöntemiyle 445 sağlık çalışanı araştırmaya dâhil edilmiştir.  Araştırmanın verilerinin elde edilmesinde kişisel bilgi formu ve “SPSTDT Ölçeği” kullanılmıştır.  Geliştirilen bu ölçeğin güvenirlik ve yapı geçerliliği analizleri yapılmıştır. Araştırmaya katılan sağlık çalışanlarının  %58,4’ü kadın , % 41,6’sı ise erkeklerden oluşmaktadır. Yaş grupları incelendiğinde katılımcıların %44,9’u 20-29 yaş arası , %38,7’si 30-39 yaş arası, %16,4’ü 40 yaş ve üzeri bireylerden oluşmaktadır. Eğitim durumu frekans analizi sonuçlarına göre katılanların %14,2’si lise , %32,4’ü önlisans, 38,4’ü lisans ve %15,1’i lisansüstü mezunudur. Çalışılan sektör bazında katılımcıların %51,5’i kamu, %48,5’i ise özel sektörde çalışmaktadır. Meslek grubu frekans analizi sonuçlarına göre katılanlardan %9,2’si doktor, %34,6’sı hemşire, %39,6’sı tekniker ve teknisyen, %7’si yönetici ve %9,7’si diğer meslek gruplarından oluşturmaktadır. Geliştirilen SPSTDTÖ ölçeğinin 23 madde ve 3 boyuttan oluşmakta ve yapı geçerliliği sonucunda kabul edilebilir uyum sahip olduğu tespit edilmiştir. Ölçeğin Cronbach Alpha değerinin 0,959 olarak ve ölçeğin boyutlarının Cronbach Alpha değerleri 0,80-1.00 arasında olduğu tespit edilmiştir. Yapılan araştırma sonucunda SPSTDTÖ’nün Türkiye’de çalışan sağlık çalışanlarında sağlık teknolojilerini değerlendirme sürecinde tutumlarını belirlemek için araştırmalarda kullanılabilir.

Keywords

Abstract

This research was conducted in order to develop the "Healthcare Technology Assessment Attitude Scale of Health Personnel (SPSTDTÖ)". Within the scope of this purpose, data were obtained in accordance with the quantitative research design by applying the survey method in the research. For the research data, 445 healthcare workers were included in the study with the convenience sampling method. Personal information form and “SPSTDT Scale” were used to obtain the data of the study. Reliability and construct validity analyzes of this developed scale were made. 58.4% of the health workers participating in the research are women and 41.6% are men. When the age groups are examined, 44.9% of the participants are between the ages of 20-29, 38.7% are between the ages of 30-39, and 16.4% are between the ages of 40 and over. According to the results of the frequency analysis of educational status, 14.2% of the participants are high school graduates, 32.4% are associate degree graduates, 38.4% are undergraduate and 15.1% are graduate students. On the basis of the sector, 51.5% of the participants work in the public sector and 48.5% in the private sector. According to the results of the occupational group frequency analysis, 9.2% of the participants are doctors, 34.6% are nurses, 39.6% are technicians and technicians, 7% are managers and 9.7% are from other occupational groups. The developed SPSTDTÖ scale consists of 23 items and 3 dimensions, and as a result of its construct validity, it has been found to have an acceptable fit. It was determined that the Cronbach Alpha value of the scale was 0.959 and the Cronbach Alpha values of the scale's dimensions were between 0.80-1.00. As a result of the research, SPSTDTÖ can be used in research to determine the attitudes of health professionals working in Turkey in the process of evaluating health technologies

Keywords


  • Cheung, M. L., Chau, K. Y., Lam, M. H. S., Tse, G., Ho, K. Y., Flint, S. W., Broom, D. R., Tso, E. K. H., & Lee, K. Y. (2019). Examining consumers’ adoption of wearable healthcare technology: The role of health attributes. International journal of environmental research and public health, 16(13), 2257.

  • Cook, D. J., Duncan, G., Sprint, G., & Fritz, R. L. (2018). Using smart city technology to make healthcare smarter. Proceedings of the IEEE, 106(4), 708-722.

  • Coşkun, S., & Bebiş, H. (2015). Adolesanlarda e-sağlık okuryazarlığı ölçeği: Türkçe Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Gülhane Tıp Dergisi, 57(4), 378-384.

  • Eser, E., & Baydur, H. (2007). Sağlıkla ilgili yaşam kalitesi ölçeklerinin kültürel uyarlaması. 2. Sağlıkta Yaşam Kalitesi Kongresi, Kongre Öncesi Kurslar Kitabı. İzmir.

  • Esmaeilzadeh, P., Sambasivan, M., Kumar, N., & Nezakhati, H. (2011). Adoption of technology applications in healthcare: the influence of attitude toward knowledge sharing on technology acceptance in a hospital. In International Conference on U-and E-Service, Science and Technology Springer, Berlin, Heidelberg,17-30.

  • Grove, S. K., & Burns, N. (2009) The Practice of Nursing Research:Appraisal, Synthesis, and Generation of Evidence. ed. St. Louis, Missouri: Saunders & Elsevier (p.377-388).

  • Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Electronic journal of business research methods, 6(1), 53–60.

  • Kalaycı, Ş., (2017). Spss Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Ankara: Dinamik Akademi Yayınları.

  • Kim, J. M. (2017). Study on Intention and Attitude of Using Artificial Intelligence Technology in Healthcare. Journal of Convergence for Information Technology, 7(4), 53-60.

  • Marsch, L., Lord, S., & Dallery, J. (2014). Behavioral healthcare and technology: Using science-based innovations to transform practice. Melbourne: Oxford University Press.

  • Meydan, C. H., & Şeşen, H. (2015). Yapısal Eşitlik Modellemesi – AMOS Uygulamaları. Ankara: Detay Yayıncılık.

  • Morilla, M. D. R., Sans, M., Casasa, A., & Giménez, N. (2017). Implementing technology in healthcare: insights from physicians. BMC medical informatics and decision making, 17(1), 1-9.

  • Munro, B. H. (2005). Statistical methods for health care research (C. 1). lippincott williams & wilkins,.

  • Özdamar, K. (2017). Ölçek ve Test Geliştirme Yapısal Eşitlik Modellemesi IBM SPSS, IBM SPSS AMOS ve MINITAB Uygulamalı. Eskişehir: Nisan Kitabevi.

  • Papa, A., Mital, M., Pisano, P., & Del Giudice, M. (2020). E-health and wellbeing monitoring using smart healthcare devices: An empirical investigation. Technological Forecasting and Social Change, 153, 119226.

  • Rahman, M. S., Ko, M., Warren, J., & Carpenter, D. (2016). Healthcare Technology Self-Efficacy (HTSE) and its influence on individual attitude: An empirical study. Computers in Human Behavior, 58, 12-24.

  • Razmak, J., & Bélanger, C. (2018). Using the technology acceptance model to predict patient attitude toward personal health records in regional communities. Information Technology & People, 31(2), 306-326.

  • Rose, A., Peters, N., Shea, J. A. ve Armstrong, K. (2004). Development and Testing of the Health Care System Distrust Scale. Journal of General Internal Medicine, 19(1), 57–63. doi:10.1111/j.1525-1497.2004.21146.x

  • Sadoughi, F., Hemmat, M., Valinejadi, A., Mohammadi, A., & Majdabadi, H. A. (2017). Assessment of health information technology knowledge, attitude, and practice among healthcare activists in Tehran hospitals. International Journal of Computer Science and Network Security (IJCSNS), 17(1), 155.

  • Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenilirlik ve geçerlilik. 1.Baskı. Ankara: Seçkin Yayınevi.

  • Şimşek, O. F. (2007). Yapisal esitlik modellemesine giris: Temel ilkeler ve LISREL uygulamalari. Ankara: Ekinoks.

  • Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using Multivariate Statistics (Sixth Ed.). Boston: Pearson.

  • Tarcan, G. Y., & Çelik, Y. (2016). Hastane yöneticilerinin sağlık bilgi teknolojilerine yönelik tutumlarını etkileyen bireysel faktörlerin belirlenmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 19(1), 35-55.

  • Tiryaki, Ö., Zengin, H., & Çınar, N. (2018). Pediatri hemşirelerinin sağlık bakımında bilgisayar kullanımına yönelik tutumları: Sakarya örneği. Journal of Human Rhythm, 4(3), 158-164.

  • Uzunsakal, E., & Yıldız, D. (2018). Alan Araştırmalarında Güvenilirlik Testlerinin Karşılaştırılması Ve Tarımsal Veriler Üzerine Bir Uygulama. Uygulamalı Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 14–28.

  • Wang, J., & Wang, X. (2019). Structural equation modeling: Applications using Mplus. Oxford: John Wiley & Sons.

  • Ward, R., Stevens, C., Brentnall, P., & Briddon, J. (2008). The attitudes of health care staff to information technology: a comprehensive review of the research literature. Health Information & Libraries Journal, 25(2), 81-97.

                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics