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

새로운 디지털 점심 주문 시스템을 학교 전체에 도입하려고 한다고 상상해 보세요. 태블릿도 샀고, 와이파이도 설치했고, 매뉴얼도 인쇄했습니다. 하지만 주변을 둘러보니 학생 절반은 여전히 냅킨에 낙서를 하고 있고, 나머지 절반은 어떻게 사용하는지 몰라 화면을 무작정 탭하고 있습니다. 왜 그럴까요? 시스템이 너무 복잡해서일 수도 있고, 교육이 지루했거나, 아니면 학생들이 이 시스템이 음식을 더 빨리 받는 데 실제로 도움이 된다고 생각하지 않기 때문일 수도 있습니다.

이것이 바로 앤 이쿠아(Anne Ikua)와 그녀의 팀이 스트래스모어 대학교(Strathmore University)에서 해결하고자 했던 퍼즐입니다. 다만, 그들은 학교 급식실 대신 케냐의 병원들을 연구 대상으로 삼았습니다. 그들은 왜 간호사들이 HIV나 결핵 같은 질병을 추적하기 위한 새로운 디지털 헬스 도구들을 사용하거나(혹은 사용하지 않거나) 하는지를 알아내고자 했습니다.

구형 지도 vs 신형 GPS

수십 년 동안 과학자들은 사람들이 새로운 기술을 사용할지 예측하기 위해 **기술 수용 모델(Technology Acceptance Model, TAM)**이라는 유명한 "지도"를 사용해 왔습니다. 이 지도는 기본적으로 다음과 같이 말합니다: "만약 사람들이 도구가 **유용(Useful)**하다고 생각하고, 사용하기 **쉽다(Easy to Use)**고 느낀다면, 그들은 그것을 사용할 것이다." 이는 단순하고 신뢰할 수 있는 나침반입니다.

하지만 연구진은 이 오래된 지도가 케냐의 맥락에 필수적인 몇 가지 랜드마크를 놓치고 있다고 의심했습니다. 그들은 생각했습니다. "출시 과정(rollout)은 어떠한가? 교육은 어떻게 이루어졌는가? 또한 초기 자금이 떨어진 후에도 이 시스템이 과연 살아남을 수 있을까?"

그래서 그들은 수정된 GPS를 만들기로 했습니다. 그들은 원래의 TAM 지도에 두 가지 매우 중요한 경유지를 추가했습니다:

1. DPHI 출시(Rollout): 이것은 "방법"에 관한 것입니다. 간호사들이 시스템 설계에 참여했나요? 아니면 단순히 매뉴얼만 전달받고 스스로 알아서 하라는 식의 교육을 받았나요?
2. 지속 가능성(Sustainability): 이것은 "이것이 내년에도 여전히 작동할 것인가, 아니면 돈이 떨어지면 고장 나 버릴 것인가?"를 묻습니다.

거대한 필터: 무엇이 탈락했는가?

여기서부터 이야기가 흥ole려워집니다. 연구진은 테스트하고 싶었던 아이디어(구성 개념)들을 큰 가방에 담았습니다. 그들에게는 여섯 가지 주요 재료가 있었습니다:

• 인지된 유용성 (Perceived Usefulness)
• 인지된 용이성 (Perceived Ease of Use)
• 통제 가능성 (Controllability) (간호사들이 기술에 대해 통제권을 가지고 있다고 느끼는가?)
• 실제 사용 (Actual Use) (그들이 실제로 얼마나 사용하는가?)
• DPHI 출시 (DPHI Rollout)
• 지속 가능성 (Sustainability)

그들은 케냐 11개 카운티의 공공 보건 시설에서 근무하는 330명의 간호사를 대상으로 이 아이디어들을 테스트했습니다. 간호사들에게 설문지를 작성하게 한 뒤, 어떤 아이디어가 살아남고 어떤 아이디어가 무너지는지 확인하기 위해 통계적 "체(sieve)"를 통해 숫자를 돌렸습니다.

거대한 거부:
연구는 원래의 재료 중 두 가지를 명시적으로 제외했습니다.

• 통제 가능성은 탈락되었습니다. 연구진은 이 병원들에서 디지털 시스템을 사용하는 것은 선택 사항이 아니라 의무였다는 것을 발견했습니다. 매일 강제로 사용해야 하는 도구에 대해 누군가에게 "통제권을 느끼느냐"고 물을 수는 없습니다. 데이터는 이 특정 환경에서 이 개념이 유용한 것을 측정하지 못한다는 것을 보여주었습니다.
• 실제 사용 또한 제거되었습니다. 통계 분석 결과, 이 구성 개념은 테스트 단계(EFA 및 CFA) 동안 불충분한 심리측정적 성능과 열악한 요인 성능을 보였습니다. 데이터는 이 맥ual에서 이를 신뢰할 수 있는 측정값으로 뒷받침하지 못했기에 최종 모델에서 제외되었습니다.

승리한 팀

통계적 정화 과정을 거친 후, 연구진에게는 실제로 작동하는 정예의 4부 구성 팀이 남았습니다:

1. 인지된 유용성: "이것이 내 업무를 더 낫게 만드는가?"
2. 인지된 용이성: "이것을 이해하기 쉬운가?"
3. DPHI 출시: "출시 과정이 매끄러웠는가? 제대로 된 교육을 받았는가?"
4. 지속 가능성: "이것이 지속될 것인가?"

최종 테스트 결과, 이 새로운 수정된 도구는 매우 견고했습니다.

• 신뢰도: 질문들이 측정하고자 하는 바를 일관되게 측정했습니다. 예를 들어, "유용성" 질문들의 신뢰도 점수는 0.92였고, "용이성"은 0.93이었습니다. (이것은 마치 발을 디딜 때마다 정확히 같은 무게를 보여주는 저울과 같습니다).
• 타당도: 연구는 이 네 가지 개념이 서로 다르다는 것을 증명했습니다. 간호사가 어떤 도구가 "쉽다"고 생각한다고 해서 그것이 반드시 "유용하다"고 생각하는 것은 아니며, 수학적으로 이들이 별개의 아이디어임을 확인했습니다.

결론

이 논문은 디지털 헬스의 미스터리를 영원히 풀었다고 주장하지 않습니다. "이제 모든 케냐 간호사들이 태블릿을 사랑할 것이다!"라고 말하는 것도 아닙니다. 대신, 더 실용적이고 측정 가능한 것을 제안합니다: 우리는 이제 수용도를 측정할 수 있는 더 나은, 검증된 도구를 갖게 되었다는 것입니다.

연구는 케냐의 간호사들에게 있어 "출시" 경험(교육 및 사용자 참여)이 기술이 얼마나 사용하기 쉬운가만큼이나 중요하다는 것을 발견했습니다. 만약 교육을 건너뛰거나 설계 단계에서 간호사들의 목소리를 듣지 않는다면, 서류상으로 아무리 "유용"하더라도 전체 시스템은 실패할 수 있습니다.

연구진은 이것이 단면 연구(cross-sectional study)이며, 특정 카운티의 간호사들을 대상으로 테스트했다는 점을 주의 깊게 언급합니다. 그들은 향후 연구가 이 도구를 다른 지역과 다른 유형의 의료 종사자들에게 적용하여 이 모델이 여전히 유효한지 확인해야 한다고 제안합니다.

요약하자면, 팀은 단순히 새로운 답을 찾은 것이 아니라, 문제를 측정할 수 있는 더 나은 자를 만든 것입니다. 그리고 이 새로운 자를 통해, 그들은 케냐의 디지털 헬스 세계에서는 기술을 어떻게 출시하느냐가 기술 그 자체만큼이나 중요하다는 사실을 발견했습니다.