本文内容如下e-collection /主题问题:

个人健康记录，患者可访问的电子健康记录，患者门户(401) 参与式医学与电子病人(555)

发表在在第19卷，第7期(2017):7月

消费者采用个人健康记录系统:一个自决理论的观点

消费者采用个人健康记录系统:一个自决理论的观点

消费者采用个人健康记录系统:一个自决理论的观点

本文作者:

瓦希德Assadi1 作者:Orcid; 哈立德Hassanein1 作者:Orcid
文章 作者 引自(15) Tweetations (8) 指标

    原始论文

    加拿大安大略省汉密尔顿市麦克马斯特大学德格鲁特商学院麦克马斯特数字化转型研究中心

    通讯作者:

    Khaled Hassanein博士

    麦克马斯特数字转换研究中心

    德格鲁特商学院

    麦克马斯特大学

    西大街1280号

    汉密尔顿，ON, L8S 4M4

    加拿大

    电话:1 905 525 9140转28130

    电子邮件:hassank@mcmaster.ca


    背景:个人健康记录(PHR)系统为个人提供对其健康信息的访问和控制，因此可以支持个人在自己的护理过程中成为积极的参与者，而不是被动的接受者。尽管消费者使用PHR系统有许多好处，但研究表明，这种系统尚未被广泛采用或为消费者所熟知。要牢记PHR对消费者的潜在好处以及他们对这些系统的潜在兴趣——与任何其他类型的信息系统类似，采用PHR是实现PHR系统潜在好处的先决条件——需要进行研究，以了解如何提高PHR系统的采用率。

    摘要目的:本研究旨在了解个人采用PHR系统的意图如何受到他们在管理自身健康方面的自我决定的影响，即他们在管理自身健康方面发挥积极作用的能力的程度。因此，本研究旨在通过整合信息系统和心理学文献的理论，建立并实证验证一个理论模型，解释公众采用PHR系统的原因。

    方法:本研究采用横断面调查方法，针对没有任何使用PHR系统经验的加拿大普通公众。采用偏最小二乘方法进行结构方程建模，验证本研究提出的研究模型(N=159)。

    结果:管理自身健康(自我决定)能力较高的个人更有可能采用PHR系统，因为他们对此类系统的使用有更积极的看法。此外，这种自我决定还受到消费者医生的自主支持以及消费者自主导向的人格特质的推动。

    结论:本研究促进了我们对PHR系统采用的理论认识。它还有助于实践，为消费者设计、推广和促进PHR系统的使用提供了深刻的启示。

    医学互联网研究，2017;19(7):e270

    doi: 10.2196 / jmir.7721

    关键字

    健康记录，个人; 医疗保健信息系统; 在线系统; 技术; 意图; 医患关系; 个人自治; 心理学理论; 社会理论; 行为


    背景

    个人健康记录(PHR)系统是一个信息系统，它包括与个人健康相关的数据以及支持工具和功能。被引用最多的PHR系统定义[1，2是由马克尔基金会提出的[3.]作为:"一种电子应用程序，个人可以通过它在私人、安全和保密的环境中访问、管理和分享自己的健康信息，以及授权他人的健康信息。"

    个人健康记录由个人消费者或其授权的其他人创建、拥有、更新和控制。理想情况下，它们包含消费者终身健康信息的摘要，如他们以前接受过的健康程序的历史、主要疾病、过敏、家庭监测数据(如血压)、家族史、免疫接种、药物和实验室测试结果[4]。在工具和功能的支持下，可以利用这种获取健康记录的机会，以便更好地管理个人的健康[1，5，6]。此类功能的例子包括允许消费者与临床医生进行电子通信[1]并与临床医生分享记录[7]。本文的PHR定义与国际标准化组织技术报告14292 [8]。在本文中，“消费者”、“个人”和“患者”这三个词可以互换使用，因为PHR系统的消费者不一定要处理直接的医疗问题，可以是生病的，也可以是健康的。

    如果成功实施和使用，PHR系统有可能促进卫生保健提供和管理方面的变革性进步。这些进步的形式可能是“改善了患者和护理提供者之间的互动”，增加了“实现护理管理创新的机会”，“健康信息控制权的转移”到患者和护理提供者之间更多的共享控制，并提高了“护理效率”[5，6]。

    尽管消费者使用PHR系统有许多好处[9-14]，研究表明，这类系统尚未被广泛采用或为消费者所熟知[9，10，15-23]。考虑到消费者可能会对这些系统产生的利益，以及他们对这些系统的潜在兴趣[11，24，25]并且与任何其他类型的信息系统(IS)类似，采用PHR系统是实现其潜在利益的先决条件[26需要进行研究，以了解如何提高PHR系统的采用率。

    通过向个人提供对其健康信息的访问和控制，PHR系统可以支持个人成为其自身卫生保健过程的积极参与者，而不是被动接受者[1，2，27-29]。但是，要使这些系统为其用户提供正确的支持，用户必须“持续”地努力使其帐户保持最新状态。这种持续的努力减少了记录中过时、不准确或不完整信息的数量(和可能性)，这些信息可能导致做出错误的医疗保健决定[1]。个人健康记录系统是一种新兴的信息系统，它通过提供对有用信息的访问和控制，而这些信息需要进行持续的维护(例如，定期更新个人的健康记录)，这需要付出很大的努力，支持个人在信息系统设计的背景下发挥更积极的作用[30.，31]。此类系统在其他环境中的例子包括社交网络系统(社会环境)和个人理财管理系统(金融环境)。我们认为，这些系统的用户必须接受并能够在管理信息系统支持的行为方面发挥更积极的作用(例如，管理自己的健康)。使用者必须支持适当的个人特征，并得到适当的环境因素的支持，以促进他们发挥这种积极的作用。这使他们有适当的动机使用这些系统，尽管需要进行持续的维护工作[31]。从这个角度来看，理解这种系统的采用保证了扩大现有的信息系统和PHR采用模型。

    因此，本研究试图了解个人在管理健康方面发挥更积极作用的能力程度如何影响他们采用电子医疗记录系统的意愿。我们进一步试图了解一些重要的个人和环境因素，这些因素支持个人在自己的健康管理中接受和实践这种积极的作用。通过整合信息系统和心理学文献的理论，提出了一个PHR系统采用模型。然后通过涉及159名加拿大人分层样本的实证研究验证了该模型，得出了具有理论和实践意义的重要结果。

    目标

    有几项研究调查了导致不采用PHR的因素(例如，[1，16，32-41])。我们的研究特别感兴趣的是，行为和环境因素被认为会影响PHR系统的采用[1]。人们普遍认为，适当使用PHR系统将有助于消费者在其健康管理过程中从被动的治疗接受者转变为积极的伙伴(与卫生保健提供者一起)(例如，[1，2，27-29])。这种伙伴关系包括，例如，消费者寻求健康信息[42]，管理自己的健康[1，5，19，43]，并更多地参与他们的医疗保健决策[19]。因此，只有个别业主明白并接受更积极的角色，以及与他们自身的健康护理有关的新责任，医生登记制度才会对他们更有用[1{格式引用}。消费者的能力(准备)在采用PHR系统中发挥如此积极作用的影响在文献中没有得到检验。因此，本研究利用信息系统和心理学文献来了解消费者在健康和健康管理中发挥更积极作用的意愿如何影响他们采用PHR系统。现有的信息系统文献也呼吁进行研究，以帮助我们了解什么会产生“有效”的信息系统使用，而不仅仅是使用信息系统。44]，这与上述关于观察有效使用PHR的条件(即考虑上述角色变化)的论点一致。

    为了了解如何提高PHR的采用率，我们将主流的IS采用率模型与自我决定理论(Self-Determination Theory, SDT)结合起来，SDT是心理学领域的一种动机理论。SDT揭示了个体在从事不同类型的行为(包括个人医疗保健)时能够和有动力采取主动(而不是被动)角色的机制[45]。因此，在这种情况下使用SDT扩展IS采用模型的理由是双重的。首先，动机通常是采用is的重要考虑因素[46，47]。更具体地说，缺乏适当的动机已被确定为采用PHR系统的主要障碍[1]。第二，如上文所述，PHR系统要发挥作用，就需要消费者理解并接受(即能够并准备好)他们在自身健康管理中的角色从被动转变为主动[1]。因此，本研究的主要目标是:(1)开发并实证验证一个模型，以了解个人对管理自己健康(自决)能力的感知如何影响他们采用PHR系统的意图;(2)评估医师自主支持的环境因素和个体自主因果取向的行为因素对个体健康管理行为自主感知的影响。

    本文部分建立在现有的PHR系统研究的基础上，目的是开发和验证PHR系统的采用模型，同时通过首先观察以下独特的一组特征来保持新颖性:(1)它(论文)针对的是普通大众，而不是特定的人群;(2)它侧重于综合的PHR系统——通常通过安全的互联网访问，从多个来源(例如，消费者、护理提供者、卫生保健组织)收集和呈现数据的系统[2，5，48[3]，(3)它不是特定疾病(即与一般的健康和健康管理有关)，(4)它是基于理论的，因为它将主流的is采用模型与SDT相结合，(5)它采用了严格的假设演绎方法来验证研究结果。

    多媒体附录1详细地提供了本文相对于现有研究的定位。

    理论的发展

    自我决定理论的可行性，以帮助解释个人健康记录系统的采用

    私家医生登记制度可使个别业主在健康管理方面发挥更积极的作用[28，49-52]。因此，如果个人理解并接受(即，能够并准备好)这种更积极的角色(在他们的健康管理中)以及与这种积极角色相关的新责任，那么PHR系统对个人可能会更有用[1{格式引用}。从心理学文献来看，SDT理论对于解释个人健康管理背景下的能力和动机具有潜在的作用。SDT解释了个体在参与不同类型的行为(包括个人医疗保健)时能够和有动力采取更积极(而不是被动)角色的机制[45]。这一理论也被认为是赋予患者权力的指导原则[53]。人们还认为，这一理论非常适合于理解信息技术在以消费者为基础的医疗保健中的作用[49]。最后，鉴于在此背景下频繁要求理论发展(例如，Pingree等人[54])，以及澄清IS采用研究中涉及的IS“细微差别”的必要性[55]，将SDT与主流的IS采用模型相结合，以解释PHR系统的采用，既是有希望的，也是必要的。因此，这种整合服务于本研究的总体目标。

    SDT代表了一个理解人类动机和个性的广泛框架。SDT基于这样的假设:人类是活跃的有机体，具有不断发展、掌握新技能、负责任地运用自己的才能、学习和将新体验融入自我意识的进化趋势。因此，他们倾向于以一种“自主”的方式行事[45]。SDT断言，一个人的行为越是自我决定，这个人就越有能力和动力在这种行为中扮演主动(而不是被动)的角色。然而，这种人类倾向和自决需要社会环境的持续支持。如果没有这种持续的支持，人类的精神就会减弱，个人可能会拒绝成长和承担责任。45]。

    SDT指导下的研究表明，“环境”(如医生行为)和“消费者人格特征”在解释个体“内部”和“之间”自决和动机差异方面的重要性[45]。根据SDT，这些差异可以最简洁地描述为它们对自主性、能力和亲缘性这三种基本心理需求的满足/阻碍的影响[45，56]。在特定行为的背景下，个人的这三种需要越能得到满足，个人就越有能力和准备积极参与该行为(即自我决定)[45，56]。自主性需求指的是当个人感到有自我组织其行为的愿望时[57，58]。Competence指个人对自己在社会环境中执行某一行为的能力的信念[59，60]。对关系的需求指的是个人渴望感受到社会联系和支持，特别是来自重要的其他人，如经理、老师或卫生保健提供者(图1;改编自[45，56，61，62])。

    多年来，SDT已成功应用于[45，56，57]在许多研究领域，包括工作组织(例如，[63，64])、虚拟环境及媒体(例如:[65-67])和卫生保健(例如，[61，68-71])。

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    图1所示。根据SDT的说法，个人如何在他们的健康管理中发挥积极(而不是被动)的作用。
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    表1。结构定义。
    构造 定义
    自主因果性取向 一个人在不同的领域和时间中普遍具有的自主(即自我决定)的倾向[72]。
    医师自主支持 医生在多大程度上获得并认可病人的观点，支持他们的想法，在治疗方案中提供选择，并在不试图向病人施加压力的情况下提供相关信息[70]。
    基本需求满足 自主性:在特定环境中通过满足/阻碍自主性、能力和亲缘性这三个基本需求来评估的自决程度[73]。
    自我效能感 个人认为自己有能力使用计算机的信念[74，75]。
    复杂性 PHR系统被认为相对难以理解和使用的程度[76]。
    感知有用性 个人相信PHR系统在管理其健康方面可以发挥有利作用的程度[77]。
    行为意向 个人使用PHR系统管理其健康的意愿强弱的衡量标准[78]。
    提出的理论模型和假设发展

    本研究提出的理论模型(图2)由两个主要部分组成:PHR技术采用和健康管理中的自决。本节介绍每个组件的开发，然后描述它们之间的联系。

    模型中所有构造的定义见表1．在本节的其余部分，提供了该模型的基本原理和实线假设(图2)是在适当的支持下发展的。

    模型的PHR技术采用组件(图2(右侧)是基于TAM开发的。就采用资讯科技进行广泛的研究(例如，[77，79-87])已证明TAM [77]代表了IS收养理论中最简约的本质。TAM一直被证明可以解释不同背景下对IS的采用[88]和采用信息系统的阶段(使用前到使用后)[89]。因此，鉴于TAM在信息系统采用研究中的中心地位，我们希望使用它来涵盖本研究的技术采用方面。

    TAM认为，个人使用信息系统的行为意图主要取决于他们对与使用该信息系统相关的有用性(感知有用性- PU)和易用性(感知易用性- PEOU)的信念[77]。先前在信息系统和参考学科的研究表明，行为意向是实际使用的一个强有力的预测因素(例如，[81，82，90-94])。因此，考虑到当前PHR系统的用户数量相对较少，我们将使用行为意图而非实际使用作为本研究的内生变量图2模型。

    正如从图2， PEOU被替换为类似但不同的易用性度量(即复杂性)，我们认为它更适合本研究的背景。PEOU的定义是“一个人相信使用某一特定系统不费力的程度”[77]。PEOU，以及它最相关的度量尺度，与“最初”学习如何操作系统的容易程度(或努力程度)有关。PEOU结构测量量表的例子项目是“学习操作系统对我来说很容易”[77]。研究表明，在学习如何操作该系统的初始阶段之后，PEOU对采用的影响就不再显著了[81，82]。然而，正确使用PHR系统需要付出的努力超出了“最初”的学习努力。PHR系统所有者或用户必须付出“持续”的努力，使其帐户保持最新状态。这种持续的努力减少了记录中过时、不准确或不完整信息的数量(和可能性)，这些信息可能导致做出错误的医疗保健决定[1]。因此，在本研究的背景下，与PEOU相比，一个结构和相关的测量量表被纳入了这些正在进行的努力。

    在对技术采用模型/结构的回顾中，Venkatesh [80]确定了几个构念(包括PEOU)作为努力期望的根构念。相对于其他已识别的构念，“复杂性”(CPLX) [76更好地封装了“最初”学习如何使用信息系统所需的努力，以及保持系统更新的“持续”努力。来自CPLX测量量表的示例项目包括“学习如何使用系统需要太长时间才能使其值得付出努力”(即，最初学习如何使用系统的努力)，“使用系统涉及太多时间进行机械操作”(例如，持续的数据输入)，以及“使用系统将花费太多时间从我的正常职责”(即，持续的努力超出了最初的学习努力)。鉴于这一论点，CPLX被纳入图2模型来表示与使用PHR系统相关的工作感知。因此，在模型中，它被用作行为意图和PU的直接负决定因素[76，77，82，94，95]。

    最后，一个一直被证明决定用户对信息系统的看法的结构，特别是在采用的早期阶段，是自我效能[74，80，82，96]。电脑自我效能感指个人对自己有能力使用电脑的信念[74，75]。这个定义可以扩展到相信有能力使用互联网应用程序，如集成的PHR系统(PHR自我效能)。由于本研究的目的是了解使用前使用综合医疗记录系统的意图，因此考虑调查自我效能感对采用的影响是很重要的。因此，PHR自我效能被纳入图2作为PU(正)和CPLX(负)的直接决定因素。

    建议研究模式的第二个组成部分(图2(左侧)是基于SDT开发的。如前一节所述(图1)，在给定的背景下，自我决定可以最简洁地描述为对自主性、能力和相关性这三种基本需求的满足/挫败——基本需求满足(BNS)。SDT的作者提到，满足这三种需求必须同时发生，才能对自我决定产生积极影响[45，73，97]。因此，在目前的研究中，BNS被建模为二阶结构，遵循Deci等人[73) (图3)。

    根据SDT，在图1在美国，在支持满足自主性、能力和亲缘性(即BNS)这三种基本需求的环境中，自决得以蓬勃发展。SDT特别断言，上级(例如，教师、经理、医生作为个人周围社会环境的要素)的自主性支持程度越高，下属的三种基本需求(例如，学生、员工、病人)就越能得到满足[45]。这种影响在不同背景下的几项研究中得到了证明。例子包括医生自主支持在糖尿病自我管理方面的积极影响[70，98]，在患者减肥的背景下医生自主支持[70，98，99]，工作组织中主管的自主权支持[73，99-101]，以及家长自主支持在促进儿童亲社会行为方面的作用[97]。作为SDT中上级自主取向的代表，在医疗保健背景下，医生的自主支持一直被证明会影响医生的患者对这三种需求的满足，这使得患者的健康管理更加自主[45，102]。此外，在PHR系统背景下的研究表明，要使PHR系统发挥作用，一般的卫生保健提供者，特别是医生，必须通过鼓励他们保留自己的记录和适当信任患者提供的信息来支持患者角色的变化[1]。最后，研究表明，提供者使用PHR消息会鼓励个人这样做[103，104]。基于以上讨论，我们提出以下假设:

    H1:在健康管理背景下，较高水平的感知医生自主支持积极影响个体的BNS水平。

    一些在不同情境下使用SDT的研究表明自主因果性取向与BNS之间存在正相关。示例上下文包括减肥[71]，工作组织[63]，促进儿童的亲社会行为[97]。因此，假设如下:

    H2:个体的自主因果倾向水平越高，其健康管理情境下的BNS水平越高。

    中提出的研究模型中的假设H3和假设H4图2涉及调查健康管理背景下的BNS与个人关于使用PHR系统帮助管理自己健康的信念之间可能存在的关联。如前所述，要使PHR系统发挥作用，个人所有者应该理解并接受(即能够并准备好)在其健康管理中发挥更积极的作用。这种积极的角色需要动机[1]。SDT将这种能力表述为满足自主性、能力和相关性这三种基本需求[45]。在健康管理方面，较高的BNS水平会导致健康管理行为变得更自我决定(就个人而言)[45]。我们认为，在健康管理方面更有自主权的个人对PHR系统的使用会有更积极的信念。这一论点基于以下逻辑理由:(1)建议PHR系统支持消费者在管理其健康方面的自决(例如，[24，105-110])，(2)消费者希望在管理自己的健康方面获得权力和自主决定权(例如，[24，94，111，112[3] BNS水平越高，个体就越有能力在医疗保健中发挥更积极的作用[45]，以及(4)与使用信息系统相关的有用性和努力的信念被认为是使用该信息系统的动机因素[113，114]。

    基于上述四个理由，我们可以合理地假设，在管理健康方面具有较高自决水平(与较高BNS相关)的消费者对于使用支持其实现目标的技术会有更积极的信念(例如，较高的PU和较低的CPLX)。

    在一项关于消费者对PHR系统使用看法的调查中，受访者对PHR系统功能(就有用性而言)评价最高的是那些符合SDT三个基本需求(自主性、能力和相关性)的功能[49]。此外，更强的自决权意味着更有能力和动力在健康管理中发挥积极作用[45]。因此，他们很可能认为，使用旨在帮助他们在健康管理中承担更多责任的系统，既不费力，也不复杂。基于SDT，更多自主的个体可能有更多的内在/内化动机来管理他们的健康[45，115]。因此，他们可能会觉得不那么努力[116]与使用旨在支持健康管理中的自我决定的工具有关[24，28，105]。因此，我们假设如下:

    H3:在健康管理的背景下，较高的BNS水平会积极影响个人对PHR系统的有用性的感知。

    H4:在健康管理背景下，较高水平的BNS会对个人对PHR系统复杂性的看法产生负面影响。

    总之，所提出的研究模型表明，开始使用PHR系统的行为意图受到个人对使用该系统相关的有用性(即PU)和努力(即CPLX)的感知的影响。先前对信息系统采用的研究表明，这些感知(即对系统的内部信念或个人对使用系统的反应)调解了外部变量可能对行为意图产生的影响[79，83，117]。因此，本研究将BNS纳入图2，作为PU和CPLX的外部变量和前置项。此外，医师自主支持和自主因果导向被纳入到研究模型中图2作为BNS的决定因素[45]。该模型还包括自我效能感作为影响PU和CPLX的另一个外部变量。

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    图2。研究模型和假设(粗体箭头表示本研究的主要重点;模型右侧的虚线包括用于统计检验，但没有特别假设，因为它们已在IS文献中反复建立)。
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    图3。基本需求满足作为二级结构的建模。
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    研究设计

    为了检验所提出的研究模型中的假设图2，本研究采用横断面调查方法。调查是实证验证采用模型的典型方法[118]。此外，调查是IS研究中使用最广泛的方法之一[119]。数据收集是通过一项在线调查来收集模型因素的测量量表，以及收集个人特征(例如，人口统计学，以前使用计算机和互联网的细节)和控制变量。由于本研究的重点是了解PHR系统采用过程的“使用前”阶段，因此在线调查是针对之前没有使用任何类型电子PHR系统经验的个人进行的。多媒体附录2载列本研究根据互联网电子调查报告结果核对表所进行的网上调查的说明[120]。

    为了减少常用方法方差的影响，减少参与者的认知负荷，整个调查被分为两个部分，每个部分由参与者一次完成。对于每个参与者来说，两次静坐平均间隔36小时。每个调查部分只包含大约一半的问题。使用开源调查应用程序limessurvey，本研究调查的两个部分被编程并在麦克马斯特大学(加拿大安大略省汉密尔顿)网站上托管。最后，为了本研究的目的，通过在第2部分开始时向参与者展示的在线视频片段，向参与者介绍了PHR系统。

    在进入第一部分的网站并签署参与研究的同意书时，参与者被提出了一组问题，以确定他们是否有资格参加这项研究。只有居住在加拿大(本研究的目标人群)，年龄在18岁以上(伦理考虑)，有家庭医生(医生自主支持的测量项目与参与者的家庭医生直接相关)，并且之前没有使用任何类型的电子PHR系统的经验(我们的重点是PHR系统采用的使用前阶段)的人被认为有资格参加本研究。不合格的参与者被禁止开始调查。

    由于本研究针对的是之前没有使用过PHR系统的个人(即，本研究侧重于PHR采用的使用前阶段)，因此创建了一个在线视频剪辑(见多媒体附录2)，并用于向研究参与者介绍此类系统。该视频剪辑的目的是为参与者提供有关PHR系统的介绍性信息，并通过一些现实场景向他们展示如何使用PHR系统。这些场景的开发方式涵盖了典型PHR系统的主要功能，以及操作PHR帐户所需要的内容(例如，使帐户保持最新)。有人建议，在没有实际系统的情况下，视频模型可以帮助塑造消费者对系统的看法[79]。这样的视频模型可以用来“创建系统组成的逼真外观”。此外，引入PHR系统使用视频片段来研究参与者比使用基于文本的材料、静态图像和幻灯片更受欢迎。多媒体资料，例如视像片段，可以以更丰富的格式向消费者介绍产品(例如PHR系统)的动态特性。[121]。商业网站越来越多地使用视频片段来展示产品功能，因为与基于文字的材料和静态图像相比，使用视频片段可以更生动地向消费者展示产品功能[122]，因此，可以帮助消费者了解和评估网上销售的产品的质量和性能[123，124]。

    仪器

    为了保证内容的效度，测量量表选择自现有文献，在某些情况下，略有调整，以反映本研究的背景。完整的测量仪器可以在多媒体附录2．除了与所提出的模型相关的问题外，我们的调查还包括与几个控制变量相关的问题(即年龄、性别、日常互联网使用程度、互联网使用年限、教育水平、感知健康状况、慢性疾病、就诊频率、家庭医生就诊年限、家庭健康责任、以前使用纸质健康记录、信息隐私问题、信息安全问题、家庭收入和退休状况)。考虑到我们的重点是研究SDT因素在PHR系统采用中的作用，为了保持所提议模型的简洁性，隐私和安全问题没有包括在研究模型中。然而，由于一些研究表明消费者的隐私和安全问题是采用PHR系统的主要障碍，因此调查中包含了与这两个变量相关的问题，以控制它们可能对采用PHR系统产生的影响。

    招聘

    参与者是通过一家商业市场研究公司招募的，该公司的消费者小组包括40多万加拿大人(本研究的目标人群)。根据加拿大统计局提供的2011年加拿大人口普查资料，参与本研究的邀请是根据参与者的位置、年龄和性别进行平衡的[125]。参与者是通过电子邮件邀请的，这有助于克服在目标人群中接触更广泛受众的物理限制，以增强样本的代表性。通过对目标人群的随机抽样，进一步增强了样本的代表性，从而提高了我们研究结果的普遍性[126]。

    在为研究收集数据之前，通过邀请麦克马斯特大学的博士生和三名IS教职员工完成调查并提供他们对仪器的反馈，对仪器进行了预测试。他们对调查问题的反馈和答复导致了对问题和数据收集程序的轻微修订。在完成在线调查后，通过同一家商业市场研究公司进行了一次试点，目的是诊断数据收集程序中可能存在的缺陷。结果，20名参与者填写了调查问卷。初步研究没有导致数据收集程序或测量仪器的任何变化。因此，这20个数据案例被纳入本研究的最终数据集。最后，在进行任何类型的数据收集之前，麦克马斯特大学研究伦理委员会批准了一份伦理申请。

    本研究的最低样本量规定有两项准则[127]:运行偏最小二乘(PLS)分析所需的最小数据案例数(即参与者)，以及在检测所提议模型中关系的期望效应大小时达到可接受的统计能力所需的最小案例数。在本研究中，两者中较大的被确定为139(为了检测具有3个预测因子的模型的中等效应大小，需要达到至少80的统计功效的病例)[127-130]。

    参与者的招募和调查的管理从2012年8月1日至17日进行。为了获得这139个案例，根据招聘公司之前的经验，共邀请了6423人，其中508人完成了第一部分，173人完成了第二部分。因此，调查第一部分的回应率为7.91%;第二部分的比例是34.06%。虽然回应率符合这类研究的可接受范围[119]，在调查研究中，样本代表性比回复率更重要[131]。分层随机抽样是一种增加样本代表性的方法[132]。

    为了检验非回应偏差是否存在，我们将受访者与两组非受访者(即未完成第1部分的受访者和未完成第2部分的受访者)进行了比较。比较是根据Sivo等人提出的社会经济信息进行的[119]。因此，上述群体的社会经济信息手段使用独立样本进行比较t测试(133]。比较结果显示，被调查者和非被调查者之间没有显著差异。因此，我们得出结论，无反应偏倚不是推广我们研究结果的一个问题。

    在进行本研究的主要分析之前，对该数据集进行了数据异常(例如，参与者的游戏模式)，单变量异常值，多变量异常值和缺失数据的情况进行了调查[133]。总的来说，数据筛选导致从数据集中消除了14例病例。剩余的159例有效数据病例用于本文详细介绍的所有后续分析程序(N=159)。

    统计分析

    研究模式评价

    利用结构方程模型(SEM)对我们提出的研究模型进行了验证。扫描电镜允许分析和研究从可观察变量间接测量的不可观察变量[134，135]。特别地，本研究采用了PLS的扫描电镜方法。扫描电镜方法的选择取决于所进行研究的目标[136]。因此，本研究选择PLS的原因如下。首先，PLS的预测方向使其具有最优的预测精度[137]， PLS的这一特点非常适合我们的总体目标，即了解哪些因素会解释消费者使用PHR系统的意图。在PLS中，这种预测是通过确定由外生变量解释的内生变量的方差部分来提供的。其次，在研究的现象相对较新或理论模型处于发展初期的情况下，PLS方法更适合[129]。医生资格制度和医生资格制度的采用都是相对较新的现象。此外，本研究还首次建立了研究模型并对其进行了评价。第三，如前所述，本研究将BNS结构作为二阶结构进行建模和测量。PLS是一种强大而灵活的方法，用于评估具有高阶结构的模型[127，138-140]。

    我们按照Chin [138]。第一步，从信度和效度两方面对测量模型的质量进行评价(测量模型评价)。第二步，评估结构模型的质量，如结果部分(结构模型评估)所述。我们的PLS分析是使用SmartPLS软件(2.0.M3版本)进行的，因为它易于使用，并且能够执行本文中报告的一系列程序[141]。

    测量模型评价

    如前所述，BNS结构作为二阶因素建模和测量。二阶因子的测量模型评价程序必须与一阶因子的测量模型评价程序相同[138，142]。因此，本文分为一阶测量模型评价和二阶测量模型评价两部分。

    一阶测量模型评价

    测量模型评价(多媒体附录3)开始评估，并作为结果，个别项目的信度和结构的信度确认。其次，对一阶测量模型进行评估，并对其效度进行验证。

    二阶测量模型评价

    二阶因子(BNS)的PLS建模遵循Agarwal和Karahanna [142](第678页，脚注2)和Calvo-Mora等[143]。二阶测量模型的评估结果证实了个体项目信度、结构信度和区分效度。详情载于多媒体附录3，它还为模型构造提供描述性统计信息。

    共同方法偏差

    这项研究的调查是按照Podsakoff等人提出的指导方针设计的[144以尽量减少共同方法偏差的威胁。我们使用哈曼单因素检验来评估研究结果中可能存在的共同方法偏差[145]和未测潜在标记构建技术[144，146) (多媒体附录3)。进行这两个测试的结果并不表明存在共同方法偏差。


    参与者的特征

    研究参与者(N=159)的特征见表2和3.．

    结构模型评价

    图4给出了PLS结构模型对我们提出的模型的评价结果。如图所示，所有主要假设(H1-H4)都得到支持。除了自我效能对PU的影响外，先前IS文献中非假设的关系也被发现是显著的。

    我们的研究模型得到了进一步的检验，结果在预测相关性和拟合优度(多媒体附录3)。

    本研究的参与者还被问及他们的个人特征以及几个控制变量(即年龄、性别、日常互联网使用程度、互联网使用年限、受教育程度、感知健康状况、慢性疾病、就诊频率、家庭医生就诊年限、家庭健康责任、以前使用纸质健康记录、信息隐私问题、信息安全问题、家庭收入和退休状况)。这些个体和控制变量对本研究结果的影响是通过检查R的变化来评估的2对于模型中内生变量或变化的支持关系的假设。这些检查的结果表明，控制变量和个体特征变量没有改变我们的发现。控制变量分析的结果见多媒体附录3．

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    图4。提出的研究模型的PLS结果:显著(a) .05;(b) . 01;(c) .001 (ns=非显著路径)。
    查看此图
    表2。参与者特征的频率统计。
    特征 频率。 ％ CC一个 %从CC开发b
    性别

    		女 83 52.20 51 2.35

    		男性 76 47.80 49 2.44
    年龄段

    		- 34 48 30.2 27 11.85

    		35-49 32 20.1 26 22.69

    		50 + 79 49.7 45 10.44
    加拿大省

    		阿尔伯塔省 18 11.3 10．5 7.61

    		英属哥伦比亚 22 13.8 13.5 2.22

    		曼尼托巴 6 3.8 3.5 8.57

    		新布伦瑞克 2 1.3 2.5 48

    		纽芬兰 1 0.6 １.５ 60

    		新斯科舍 5 3．１ 2.5 24

    		安大略 61 38.4 38.5 0．25

    		爱德华王子岛 0 0 1 One hundred.

    		魁北克 39 24.5 23.5 4.25

    		萨斯喀彻温省 5 3．１ 3. 3.33
    教育水平c

    		中学或以下学历 23 14.47


    		一些大学或学院 36 22.64


    		大学或专科学历 71 44.65


    		一些研究生工作 4 2.52


    		研究生学位 25 15.72

    家庭年收入(加元)c

    		少于40,000人 35 22.01


    		40000 - 79999 68 42.77


    		80000 - 119999 36 22.64


    		120000 - 159999 17 10.69


    		160000年˃ 3. 1.89

    一个CC:在2011年加拿大人口普查中。

    b戴夫:偏差。

    c未包括在样本分层中。
    表3。参与者特征的描述性统计。
    特征 分钟。 Max。 的意思是 SD
    年龄(以年计) 19 82 48.16 16.11
    互联网经验(以年计) 3. 26 16.60 6.52
    每天上网的时间 1 12 3.67 2.43

    主要结果

    本文将分两部分讨论本研究的结果。首先，讨论了本研究的研究模型在解释PHR制度采用方面的适当性，然后讨论了假设结果。

    研究模式的适当性

    就我们的研究模型解释使用前采用意图的适当性而言，总体R2研究模型中的内生性构念(行为意向)的0.650，表明该构念中的很大一部分方差(65%)被模型中的因素所解释，表明研究模型具有较高的解释能力。进一步，研究模型(Q2)，以及绝对和相对拟合优度指数，表明该模型适当地解释了个人采用PHR系统的情况。

    假设检验结果

    就我们的假设而言，与先前对IS采用的研究一致，PHR系统的PU和CPLX被证明是使用此类系统的行为意愿的关键先决条件。此外，自我效能被证明是CPLX的重要预测因子。相比之下，自我效能感与PU之间的相关性无统计学意义。康柏和希金斯[74发现自我效能对结果预期(概念和测量类似于PU)的积极影响，参与者是从使用所讨论的信息系统具有不同水平经验的个人中招募的。这项研究是在一个不对应于特定技术采用阶段的数据池上进行的，而我们的研究只关注采用的预使用阶段。因此，在使用前阶段，自我效能感可能对PU没有显著影响。为了支持这一发现，值得一提的是，Venkatesh [80研究表明，在使用前阶段，自我效能感对行为意向的影响完全体现在与使用系统相关的预期努力上。同样可以认为，自我效能感在使用前阶段对PU的影响完全被CPLX捕获。在本研究中，通过在研究模型中没有CPLX的情况下运行PLS分析，对这一说法进行了测试和证实。结果显示，自我效能感与PU呈显著正相关(beta系数=.321;P<.001)，这是支持上述论点。

    正如本文理论发展部分所述，CPLX被纳入我们的模型，而不是常用的PEOU结构，作为使用PHR系统相关工作的代表。然而，我们也收集了PEOU的数据，我们也用PEOU运行了我们的研究模型。我们发现CPLX和PEOU之间没有区别。然而，与PEOU相比，在模型中使用CPLX产生了更强的关联和更高的解释方差，这支持了我们使用它而不是PEOU的理论论点。

    本研究显示BNS与PU显著相关(β系数= 0.165，P< . 01)。这些结果表明，与自我决定水平较低的人相比，在健康管理方面自我决定水平较高的人(与较高的BNS相关)会发现PHR系统更有用。

    BNS也被证明与CPLX呈显著负相关(β系数=- 0.136，P< . 05)。这些结果表明，自决水平较高的个体在使用PHR系统时会感到更少的努力。

    医师自主支持被证明是健康管理背景下BNS的显著预测因子(β系数=.481;P<措施)。与之前在其他情况下由SDT驱动的研究一致，结果表明，医生更支持他们在管理自己的健康方面更加自主的个体会表现出更高水平的BNS。

    最后，在个人健康管理情境下，自主因果取向人格特质与BNS存在关联(beta系数=.421;P<措施)。这些结果表明，与较低水平的个体相比，自主因果关系取向水平较高的个体在管理自己的健康方面表现出更多的自决。

    贡献

    从学术角度来看，本研究通过开发和验证从SDT角度解释PHR系统采用的研究模型，为文献做出了贡献。因此，当前的研究强调了在考虑采用phrr时，考虑消费者从被动的护理接受者转变为自己护理的主动合作伙伴的重要性。虽然这种模式是专门针对使用PHR系统管理个人健康的，但在卫生保健以外的环境(例如，自助服务技术)中也可以观察到这种由信息技术支持的角色变化。这项研究的发现强调了在试图理解信息系统的采用时，考虑信息系统如何促进人们从事某些行为的方式的变化的重要性。因此，本研究首次应用SDT来了解PHR系统的采用情况。

    我们的研究结果还显示了医生自主支持在个人采用PHR系统中的重要性。同样，考虑自主取向人格特征在PHR系统采用中的作用的重要性也得到了证明。最后，SDT结构的测量量表根据健康管理的背景进行了调整和验证，可以在类似的未来研究中使用。

    本研究在发展、推广和促进消费者使用PHR系统方面为实践提供了宝贵的启示和贡献。从支持的假设、检验每个假设的学术附加值以及研究结果的现实意义三个方面总结了研究的主要发现。

    感知有用性正向影响行为意图，复杂性负向影响行为意图，自我效能感负向影响复杂性。本研究为以前未在使用PHR系统进行健康管理的背景下验证的关系提供了经验支持。此外，本研究采用并验证了PHR系统的自我效能量表。至于实际效果，我们建议在设计PHR系统时考虑消费者认为有用的功能(如监测和跟踪功能)，推广PHR系统(在广告中突出这些功能)，促进PHR系统的使用(如激励医疗服务提供者通过PHR系统与患者沟通)，设计易于使用和维护的PHR系统，培训消费者使用PHR系统，提供技术支持和促进使用。并提供技术特性，以减少保持系统更新的持续努力(例如，自动数据填充，智能数据填充，与外部设备(如血糖阅读器)的兼容性)。

    BNS负向影响复杂性，正向影响感知有用性，医师自主支持正向影响BNS，自主因果取向与BNS正相关。本研究对个人健康管理背景下的SDT量表进行了调整和验证，并为以前未调查过的关系提供了经验支持，也为以前未在个人健康管理背景下验证过的关系提供了经验支持。在实践方面，结果表明，卫生保健提供者必须普遍允许他们的病人参与他们的健康管理。也就是说，必须指出的是，根据SDT，不同人格取向的人是通过不同的调节机制来激励的。例如，对于个性倾向于被控制(而不是自主)的个人，奖励和惩罚可能会促进健康管理中更高水平的自决[45]，从而促进PHR系统的更高采用率。

    限制

    这项研究是在加拿大背景下进行的;因此，研究结果不会立即转移到具有不同人口统计、卫生保健系统特征和文化的其他国家。例如，文化的作用被认为在与SDT相关的研究中具有影响力(例如，[147])，一般的资讯系统(例如，[148])，以及科技的应用(例如:[149])。因此，在将这项研究的结果转移到其他国家之前，需要进行进一步的研究。

    本研究的数据收集采用横断面调查设计。考虑到关于PHR系统使用的感知和意图(CPLX、PU和行为意图)可能会随着时间的推移而改变，在某一点收集数据可能会对研究结果的时间不稳定性构成威胁。然而，这项研究的重点只放在采用过程中的一个特定阶段，在这个阶段，个人以前没有使用PHR系统的经验(即使用前)，所选择的数据收集方法被认为是在这种情况下的最佳方法。

    未来研究方向

    目前的研究主要集中在PHR系统采用过程的使用前阶段。在这个阶段，当使用实际的PHR系统时，消费者可能没有完全理解他们角色变化的本质(从被动到主动)。因此，未来可能的研究领域可能包括为采用过程的后期阶段(即初始使用、持续使用)开发和验证理论采用模型。使用PHR系统可能会影响个人在健康管理中的BNS水平[27]。因此，未来研究的另一个领域是调查这种影响。换句话说，需要进行研究，以了解PHR系统的使用对个人自主管理健康的影响。

    最后，其他几个因素可能会影响PHR的采用，如信任、安全、隐私和社会影响。虽然本研究通过将其中一些变量作为控制变量来研究它们的影响，但未来的研究应该更正式地探索它们的作用。

    利益冲突

    没有宣布。

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    多媒体附录1

    与文献相关的研究定位。

    PDF档案(adobepdf档案)，65KB
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    多媒体附录2

    测量仪器和数据收集。

    PDF档案(adobepdf档案)，86KB
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    多媒体附录3

    统计分析。

    PDF档案(Adobe PDF档案)，187KB
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    ‎
    bn:基本需求的满足
    CPLX:复杂性
    是:信息系统
    PEOU:感知易用性
    PHR:个人健康记录
    请:偏最小二乘
    菩:感知有用性
    项:自决理论
    扫描电镜:结构方程建模
    TAM:技术接受模型

    G·艾森巴赫编辑;提交20.03.17;S Choemprayong, C Costa, P Gee的同行评审;对作者的评论12.04.17;收到修订版本02.06.17;接受19.06.17;发表27.07.17

    版权

    ©Vahid Assadi, Khaled Hassanein。原载于《医学互联网研究》(//www.mybigtv.com)， 2017年7月27日。

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