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Digital Health Education nella Sanità Territoriale: Adattamento culturale, Validazione preliminare della Digital Health Competency Scale (DHCP) e Sviluppo di un Framework Formativo Evidence-Based

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tesi37218915.pdf (1.412Mb)
allegato372189151.pdf (112.5Kb)
allegato372189152.pdf (115.8Kb)
Autore
De Leverano, Brunella <1990>
Data
2026-03-10
Disponibile dal
2026-03-19
Abstract
BackgroundLa transizione digitale (Missione 6 PNRR) e l’implementazione di applicativi regionali per l’assistenza domiciliare (es. IT-CURA) richiedono infermieri con solide competenze tecnologiche. In Italia, tuttavia, manca uno strumento validato per misurare specificamente tale preparazione sul territorio.ObiettivoTradurre e validare nel contesto italiano la Digital Health Competency Scale (DHCP-ITA) e sviluppare, sulla base dei dati emersi, un framework formativo innovativo basato su skill mix e reverse mentoring per supportare la Direzione delle Professioni Sanitarie.Materiali e MetodiSeguendo le linee guida ISPOR, la scala è stata adattata e somministrata a uno studio trasversale su 129 infermieri territoriali. L’affidabilità è stata calcolata tramite l'Alpha di Cronbach. La validità di costrutto è stata testata con Analisi Fattoriale Confermativa (CFA) su software jamovi, verificando la struttura a 3 fattori originali (Motivazione, Adattamento, Abilità tecniche).RisultatiLa DHCP-ITA ha mostrato un’ottima coerenza interna (α = 0.91). La CFA ha confermato in modo eccellente la struttura tridimensionale con indici di fit ottimali ($\chi^2/df = 1.60$; CFI = 0.971; TLI = 0.962; RMSEA = 0.068) e pesi fattoriali significativi (p < 0.001). L'analisi ha inoltre evidenziato l'impatto dell'anzianità di servizio sulle competenze digitali percepite, confermando un netto divario generazionale.ConclusioniLa DHCP-ITA si conferma uno strumento valido e affidabile. Per colmare il divario generazionale, lo studio propone un Framework Formativo evidence-based che supera la formazione frontale. Unendo l’agilità tecnologica dei neoinseriti con l’insostituibile esperienza clinica dei senior tramite Reverse Mentoring, si facilita l’adozione di IT-CURA (ASL1), posizionando l’infermiere come "regista" della sanità digitale.
 
BackgroundThe digital transition outlined by Mission 6 of the Italian National Recovery and Resilience Plan (PNRR) and the implementation of new computerized home care networks (e.g., IT-CURA) require nurses with solid technological skills. However, Italy lacks a validated tool to specifically measure the digital readiness of community nurses.ObjectiveTo translate and culturally validate the Digital Health Competency Scale (DHCP-ITA) in Italy, and to develop an innovative educational framework supporting Healthcare Management in adopting community technologies through the strategic use of skill mix and reverse mentoring.Materials and MethodsFollowing ISPOR international guidelines, the scale was culturally adapted and administered to 129 community nurses in a cross-sectional study. Reliability was assessed using Cronbach's Alpha. Construct validity was tested via Confirmatory Factor Analysis (CFA) using jamovi software (ver. 2.7) to verify the original three-dimensional structure (Motivation for digitalization, Adaptation evaluation, Technical skills).ResultsThe DHCP-ITA demonstrated excellent overall internal consistency ($\alpha = 0.91$). The CFA strongly confirmed the three-factor structure with optimal fit indices ($\chi^2/df = 1.60$; CFI = 0.971; TLI = 0.962; RMSEA = 0.068) and significant standardized factor loadings ($p < 0.001$). Furthermore, correlational analysis highlighted the impact of seniority on perceived digital skills, confirming a clear generational gap within the sample.ConclusionsThe DHCP-ITA is a valid and reliable tool for mapping community nurses' digital skills. To bridge the observed generational gap, the study proposes an evidence-based Educational Framework that moves beyond traditional frontal training. By leveraging skill mix and Reverse Mentoring, the model facilitates the adoption of complex networks like IT-CURA (ASL1 Liguria).
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [7007]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/15113
Metadati
Mostra tutti i dati dell'item

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