Development and validation of a modified Technology Acceptance Model instrument for Digital Public Health Interventions among nurses in Kenya

कल्पना कीजिए कि आप एक पूरे स्कूल को एक बिल्कुल नए, सुपर-एडवांस्ड डिजिटल लंच ऑर्डरिंग सिस्टम का उपयोग करने के लिए मनाने की कोशिश कर रहे हैं। आपने टैबलेट खरीद लिए हैं, वाई-फाई इंस्टॉल कर दिया है, और यहाँ तक कि मैनुअल भी प्रिंट कर दिए हैं। लेकिन जब आप चारों ओर देखते हैं, तो आधे छात्र अभी भी नैपकिन पर कुछ न कुछ लिख रहे होते हैं, और बाकी आधे बस स्क्रीन को बिना सोचे-समझे टैप कर रहे होते हैं क्योंकि उन्हें नहीं पता कि यह कैसे काम करता है। क्यों? शायद सिस्टम बहुत जटिल है, शायद ट्रेनिंग उबाऊ थी, या शायद छात्रों को लगता ही नहीं कि इससे उन्हें खाना जल्दी मिलने में वास्तव में मदद मिलेगी।

यही वह पहेली है जिसे ऐनी इकुआ और उनकी स्ट्रैथम यूनिवर्सिटी की टीम ने सुलझाया, लेकिन एक स्कूल कैफेटेरिया के बजाय, उन्होंने केन्या के अस्पतालों पर ध्यान केंद्रित किया। वे यह समझना चाहते थे कि नर्सें एचआईवी (HIV) और तपेदिक (tuberculosis) जैसी बीमारियों को ट्रैक करने के लिए नए डिजिटल स्वास्थ्य उपकरणों का उपयोग क्यों कर रही थीं (या क्यों नहीं कर रही थीं)।

पुराना नक्शा बनाम नया जीपीएस (The Old Map vs. The New GPS)

द दशकों से, वैज्ञानिक नई तकनीक के उपयोग की भविष्यवाणी करने के लिए टेक्नोलॉजी एक्सेप्टेंस मॉडल (TAM) नामक एक प्रसिद्ध "नक्शे" का उपयोग करते आए हैं। यह नक्शा मूल रूप से कहता है: "यदि लोगों को लगता है कि कोई उपकरण उपयोगी (Useful) है और उपयोग करने में आसान (Easy to Use) है, तो वे उसका उपयोग करेंगे।" यह एक सरल, विश्वसनीय दिशा-सूचक यंत्र है।

लेकिन शोधकर्ताओं को संदेह था कि यह पुराना नक्शा केन्या के संदर्भ के लिए कुछ महत्वपूर्ण लैंडमार्क्स को छोड़ रहा है। उन्होंने सोचा, "लॉन्च प्रक्रिया (rollout) के बारे में क्या? ट्रेनिंग कैसे दी गई, इसके बारे में क्या? और इस बारे में क्या कि क्या यह सिस्टम शुरुआती फंडिंग खत्म होने के बाद भी जीवित रहेगा?"

इसलिए, उन्होंने एक संशोधित जीपीएस (modified GPS) बनाने का निर्णय लिया। उन्होंने मूल TAM मानचित्र लिया और उसमें दो नए, अत्यंत महत्वपूर्ण पड़ाव जोड़े:

1. DPHI रोलआउट (DPHI Rollout): यह "कैसे" के बारे में है। क्या नर्सों को सिस्टम डिजाइन करने में मदद मिली? क्या उन्हें वास्तव में अच्छी ट्रेनिंग मिली, या बस एक मैनुअल थमा दिया गया और उन्हें खुद समझने के लिए छोड़ दिया गया?
2. स्थिरता (Sustainability): यह पूछता है, "क्या यह चीज़ अगले साल भी काम करेगी, या जब पैसा खत्म हो जाएगा तो यह टूट जाएगी?"

महान फिल्टर: क्या हटाया गया? (The Great Filter: What Got Cut?)

यहीं से कहानी दिलचस्प होती है। शोधकर्ताओं के पास विचारों (constructs) का एक बड़ा बैग था जिसका वे परीक्षण करना चाहते थे। उनके पास छह मुख्य सामग्रियां थीं:

• कथित उपयोगिता (Perceived Usefulness)
• कथित सुगमता (Perceived Ease of Use)
• नियंत्रणीयता (Controllability) (क्या नर्सों को लगता है कि तकनीक पर उनका नियंत्रण है?)
• वास्तविक उपयोग (Actual Use) (वे वास्तव में इसका कितना उपयोग करते हैं?)
• DPHI रोलआउट
• स्थिरता (Sustainability)

उन्होंने इन विचारों का परीक्षण केन्या के 11 काउंटियों के सार्वजनिक स्वास्थ्य केंद्रों में काम करने वाली 330 नर्सों पर किया। उन्होंने नर्सों से एक सर्वेक्षण भरने के लिए कहा, और फिर उन्होंने डेटा को एक सांख्यिकीय "छलनी" (statistical sieve) से गुजारा यह देखने के लिए कि कौन से विचार टिके रहते हैं और कौन से बिखर जाते हैं।

बड़ी अस्वीकृति:
अध्ययन ने मूल सामग्रियों में से दो को स्पष्ट रूप से बाहर कर दिया।

• नियंत्रणीयता (Controllability) को हटा दिया गया। शोधकर्ताओं ने पाया कि इन अस्पतालों में, डिजिटल सिस्टम का उपयोग करना वास्तव में एक विकल्प नहीं था; यह अनिवार्य था। आप किसी से यह नहीं पूछ सकते कि क्या वे उस उपकरण पर "नियंत्रण महसूस करते हैं" जिसे उपयोग करने के लिए उन्हें मजबूर किया जाता है। डेटा ने दिखाया कि इस विशिष्ट सेटिंग में यह अवधारणा कुछ भी उपयोगी नहीं माप रही थी।
• वास्तविक उपयोग (Actual Use) को भी हटा दिया गया। सांख्यिकीय विश्लेषण से पता चला कि इस निर्माण (construct) को परीक्षण चरणों (EFA और CFA) के दौरान अपर्याप्त साइकोमेट्रिक प्रदर्शन और खराब फैक्टर प्रदर्शन का सामना करना पड़ा। डेटा ने इस संदर्भ में एक विश्वसनीय माप के रूप में इसका समर्थन नहीं किया, इसलिए इसे अंतिम मॉडल से हटा दिया गया।

विजेता टीम (The Winning Team)

सांख्यिकीय सफाई के बाद, शोधकर्ताओं के पास एक चुस्त, प्रभावी चार-भाग वाली टीम बची जो वास्तव में काम करती थी:

1. कथित उपयोगिता (Perceived Usefulness): "क्या यह मेरे काम को बेहतर बनाता है?"
2. कथित सुगमता (Perceived Ease of Use): "क्या इसे समझना आसान है?"
3. DPHI रोलआउट (DPHI Rollout): "क्या लॉन्च सुचारू था? क्या हमें अच्छी ट्रेनिंग मिली?"
4. स्थिरता (Sustainability): "क्या यह टिकेगा?"

अंतिम परीक्षण ने दिखाया कि यह नया, संशोधित उपकरण पूरी तरह से ठोस (rock solid) था।

• विश्वसनीयता (Reliability): प्रश्न लगातार वही मापते थे जो उन्हें मापना चाहिए था। उदाहरण के लिए, "उपयोगिता" वाले प्रश्नों का विश्वसनीयता स्कोर 0.92 था, और "सुगमता" का स्कोर 0.93 था। (इसे ऐसे सोचें जैसे एक तराजू जो हर बार आपके वजन को सटीक रूप से मापता है)।
• वैधता (Validity): अध्ययन ने साबित किया कि ये चार अवधारणाएं वास्तव में एक-दूसरे से अलग हैं। सिर्फ इसलिए कि एक नर्स को लगता है कि एक उपकरण "आसान" है, इसका मतलब यह नहीं है कि वह उसे "उपयोगी" भी समझेगी, और गणित ने पुष्टि की कि ये अलग-अलग विचार हैं।

फैसला (The Verdict)

यह पेपर यह दावा नहीं करता कि उसने डिजिटल स्वास्थ्य के रहस्य को हमेशा के लिए सुलझा लिया है। यह यह नहीं कहता कि, "अब सभी केन्याई नर्सें टैबलेट से प्यार करेंगी!" इसके बजाय, यह कुछ अधिक व्यावहारिक और मापन योग्य सुझाव देता है: हमारे पास स्वीकृति को मापने के लिए एक बेहतर, प्रमाणित उपकरण है।

अध्ययन ने पाया कि केन्या में नर्सों के लिए, "रोलआउट" का अनुभव (ट्रेनिंग और उपयोगकर्ता भागीदारी) उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि तकनीक का उपयोग करना आसान होना। यदि आप ट्रेनिंग छोड़ देते हैं या डिजाइन चरण के दौरान नर्सों की बात नहीं सुनते हैं, तो पूरा सिस्टम विफल हो सकता है, चाहे वह कागज पर कितना भी "उपयोगी" क्यों न हो।

शोधकर्ता सावधानी से यह नोट करते हैं कि यह एक समय का स्नैपशॉट (क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन) था और उन्होंने इसका परीक्षण विशिष्ट काउंटियों में नर्सों पर किया था। वे सुझाव देते हैं कि भविष्य के अध्ययनों को इस उपकरण को विभिन्न स्थानों और स्वास्थ्य सेवा कर्मियों के विभिन्न प्रकारों के साथ आज़माना चाहिए ताकि देखा जा सके कि यह कैसे काम करता है।

संक्षेप में, टीम ने केवल एक नया उत्तर नहीं खोजा; उन्होंने समस्या को मापने के लिए एक बेहतर पैमाना बनाया। और इस नए पैमाने के साथ, उन्होंने खोजा कि केन्या में डिजिटल स्वास्थ्य की दुनिया में, तकनीक को लॉन्च करने का तरीका उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि स्वयं तकनीक।