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

新しい、超高度なデジタル注文システムを学校全体に使ってもらおうとしている場面を想像してみてください。タブレットを買い、Wi-Fiを設置し、マニュアルまで印刷しました。しかし、周りを見渡すと、半数の生徒はまだナプキンにメモを書き殴っており、もう半数は使い方がわからず、ただ画面を適当にタップしているだけです。なぜでしょうか？システムが複雑すぎるのか、トレーニングが退屈だったのか、あるいは、単に食べ物を早く手に入れるために本当に役立つと思われていないのか。

これは、アン・イクア（Anne Ikua）とストラスモア大学のチームが取り組んだ、まさにこのパズルです。ただし、彼らが対象としたのは学校の食堂ではなく、ケニアの病院でした。彼らは、なぜ看護師たちがHIVや結核などの疾患を追跡するための新しいデジタルヘルスツールを使用したり（あるいは使用しなかったり）するのかを解明しようとしました。

旧式の地図 vs. 新しいGPS

何十年もの間、科学者たちは、人々が新しいテクノロジーを使うかどうかを予測するために、「技術受容モデル（TAM）」と呼ばれる有名な「地図」を使用してきました。この地図は基本的に、「もし人々がそのツールが**有用（Useful）であり、かつ使いやすい（Easy to Use）**と感じれば、それを使用する」ということを示しています。これはシンプルで信頼できるコンパスです。

しかし、研究者たちは、この古い地図にはケニアの文脈における重要なランドマークが欠けているのではないかと疑いました。彼らはこう考えました。「展開（ロールアウト）はどうなっているのか？ トレーニングはどのように行われたのか？ そして、初期の資金提供が終わった後、そのシステムは存続できるのだろうか？」

そこで、彼らは修正されたGPSを構築することにしました。彼らはオリジナルのTAMマップを取り、そこに2つの非常に重要な停留所を追加しました。

1. DPHI ロールアウト： これは「方法」に関するものです。看護師たちはシステムの設計に携わることができたのか？ それとも、単にマニュアルを渡されて「自分で何とかしろ」と言われただけなのか？
2. 持続可能性（Sustainability）： これは、「来年もこれが機能し続けるのか、それともお金が尽きたら壊れてしまうのか？」という問いです。

大いなるフィルター：何が削られたのか？

ここからが物語の面白いところです。研究者たちは、テストしたいアイデア（構成概念）の大きな袋からスタートしました。そこには6つの主要な要素がありました。

• 知覚された有用性（Perceived Usefulness）
• 知覚された使いやすさ（Perceived Ease of Use）
• コントロール感（Controllability）（看護師たちはテクノロジーを制御できていると感じているか？）
• 実際の使用（Actual Use）（彼らは実際にどの程度使用しているか？）
• DPHI ロールアウト
• 持続可能性

彼らは、ケニアの11郡にある公立医療施設で働く330人の看護師に対して、これらのアイデアをテストしました。看護師にアンケートへの回答を求め、その後、統計的な「ふるい」にかけて、どのアイデアが成立し、どれが崩れ去るのかを確認しました。

大きな拒絶：
本研究では、元の要素のうち2つを明確に除外しました。

• コントロール感は切り捨てられました。研究者たちは、これらの病院において、デジタルシステムの利用は選択肢ではなく、義務であったことが判明したからです。毎日強制的に使わされているツールに対して、「自分はコントロールできていると感じるか」と尋ейすることはできません。データは、この特定の環境において、この概念が有用な測定を行っていないことを示しました。
• 実際の使用も削除されました。統計分析の結果、この構成概念は、テスト段階（EFAおよびCFA）において不適切な心理計量的パフォーマンスおよび不十分な因子パフォーマンスに苦しんでいることが明らかになりました。データは、この文脈において、これを信頼できる測定値として支持するには至らなかったため、最終的なモデルからカットされました。

勝利のチーム

統計的な整理を行った後、研究者の手元には、実際に機能する精鋭の4要素チームが残りました。

1. 知覚された有用性： 「これは私の仕事をより良くしてくれるか？」
2. 知覚された使いやすさ： 「これは理解しやすいか？」
3. DPHI ロールアウト： 「立ち上げはスムーズだったか？ 適切なトレーニングを受けたか？」
4. 持続可能性： 「これは続くのか？」

最終テストの結果、この新しい修正された測定尺度は**極めて堅牢（ロックスピード）**であることが示されました。

• 信頼性： 質問事項は、意図した通りのものを一貫して測定していました。例えば、「有用性」に関する質問の信頼性スコアは0.92であり、「使いやすさ」は0.93でした。（これは、体重計に乗るたびに常に正確な重さを示すスケールのようなものです）。
• 妥当性： 本研究は、これら4つの概念が互いに異なるものであることを証明しました。看護師があるツールを「使いやすい」と思ったからといって、それが自動的に「有用である」と思うことにはなりません。数学的にも、これらは別個の概念であることが確認されました。

結論

この論文は、デジタルヘルスの謎を永遠に解いたと主張しているわけではありません。「これでケニアの看護師全員がタブレットを大好きになる！」と言っているわけでもありません。その代わりに、より実践的で測定可能なことを示唆しています。**「私たちは、受容性を測定するための、より優れた、検証済みのツールを手に入れた」**ということです。

研究の結果、ケニアの看護師にとって、「ロールアウト」の経験（トレーニングやユーザーの関与）は、テクノロジーがいかに使いやすいかと同じくらい重要であることが分かりました。もしトレーニングをスキップしたり、設計段階で看護師の声を聞かなかったりすれば、たとえ紙の上でどれほど「有用」であっても、システム全体が失敗する可能性があるのです。

研究者たちは、これが特定の時点におけるスナップショット（横断的研究）であり、特定の郡の看護師を対象としたテストであることを慎重に注記しています。彼らは、このツールを他の場所や異なる種類の医療従事者でも試し、それが通用するかどうかを確認するために、今後の研究を行うことを提案しています。

要約すると、チームは単に新しい答えを見つけたのではなく、問題を測るためのより優れた定規を作り上げたのです。そして、この新しい定規を用いて、彼らは、ケニアのデジタルヘルスの世界においては、テクノロジー自体がいかに優れているかと同じくらい、そのテクノロジーをどのように導入するかが重要であるという事実を発見したのです。