Akzeptanz und Nutzung von E-Mental-Health-Angeboten unter Studierenden

Jennifer Apolinário-Hagen · Mathias Harrer · Christel Salewski · Dirk Lehr · David Daniel Ebert

9 citations0/0 files storedPrävention und Gesundheitsförderung

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Digital Mental Health Interventions Mental Health Treatment and Access Health, Technology, Consumer Behavior

Abstract

Zusammenfassung Zielsetzung Trotz der Effektivität verschiedener E‑Mental-Health-Interventionen wurden bislang verhältnismäßig geringe Nutzungsraten, selbst unter Digital Natives wie Studierenden, identifiziert. Ziel dieser Studie ist daher, das Verhältnis der generellen Akzeptanz, dem konkreten Interesse und der tatsächlichen Registrierung für ausgewählte, zielgruppenspezifische E‑Mental-Health-Programme zu untersuchen. Methodik Wir führten eine Sekundäranalyse einer in ein Online-Experiment eingebetteten Befragungsstudie mit n = 451 Studierenden (89 % Fernstudierende) zu Informationseffekten auf die Akzeptanz von E‑Mental-Health-Angeboten mit Untersuchung der Nutzungsabsicht sowie des Interesses im Verhältnis zu objektiven Daten, d. h. Registrierungen für ausgewählte E‑Mental-Health-Angebote zur Stressprävention und Gesundheitsförderung, durch. Ergebnisse Eine hierarchische Regressionsanalyse ergab das Stresslevel, wahrgenommene Ähnlichkeit mit Informationsquellen und Einstellungen als Determinanten der Nutzungsabsicht (R2 = 0,49). Aktuelles Interesse an der Teilnahme an einem bestimmten E‑Mental-Health-Angebot berichtete weniger als ein Drittel der Stichprobe (31 %). Überdies war die Intentions-Verhaltens-Lücke bei der Follow-up-Messung (n/N in %) beim Programm für Berufstätige geringer (85 % registriert) als für das Programm für Studierende (69 % registriert; insgesamt: 77 %). Schlussfolgerung Über drei Viertel der interessierten Studierenden haben sich für ein Programm registriert, was für die Bereitstellung einfacher, direkter Zugangsoptionen spricht. Zukünftige Studien sollten die Determinanten der Nutzung sowie Adhärenz bei E‑Mental-Health-Angeboten in Abhängigkeit von der Akzeptanz für verschiedene Subgruppen von Studierenden zur Entwicklung passgenauer Akzeptanzförderungsmaßnahmen genauer untersuchen.

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2003User Acceptance of Information Technology: Toward A Unified View1 2017Internet-based vs. face-to-face cognitive behavior therapy for psychiatric and somatic disorders: an updated systematic review and meta-analysis 2016The German version of the Perceived Stress Scale – psychometric characteristics in a representative German community sample 2018Beyond the Trial: Systematic Review of Real-World Uptake and Engagement With Digital Self-Help Interventions for Depression, Low Mood, or Anxiety 2015Impact of Narratives on Persuasion in Health Communication: A Meta-Analysis 2011Identification as a Mechanism of Narrative Persuasion 2015Increasing the acceptance of internet-based mental health interventions in primary care patients with depressive symptoms. A randomized controlled trial 2015Development of a questionnaire measuring Attitudes towards Psychological Online Interventions–the APOI

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2024Medical Students’ Acceptance of Tailored e–Mental Health Apps to Foster Their Mental Health: Cross-Sectional Study 2026We don’t need more apps, we need connection: recommender systems as under-explored chance to promote students’ mental health at universities 2025Attitudes and expectations towards mental health interventions in the general population: Comparing face-to-face counseling, blended counseling, and digital or on-paper self-help

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