卫生保健助理是无执照的支助人员，他们向健康状况影响其日常功能的人提供直接护理、个人协助和支持[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba］．目前，由于招聘方面的挑战、人员流动率高、人口老龄化、COVID-19大流行和留用率低，医护助理出现短缺。例如，最近在美国进行的一项研究发现，保健助理的3年保留率低至36% [gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba］．在加拿大，为老年人提供护理的保健助理人员短缺。因此，加拿大正在未来10年寻找约20万名新的保健助手，以满足日益增长的老龄人口的需要[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

工作流程问题对医护人员的工作满意度和护理质量有负面影响。实践和决策的范围、服务授权和对客户信息的访问、关系、安全、关键事件、通信、文档、旅行、调度和导航以及教育是卫生保健助理确定的最常见的工作流问题[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．实施资讯通讯技术(ict)可改善工作流程问题和工作满意度[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．工作满意度与员工保留率呈正相关[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba］．多功能移动应用程序是众多信息通信技术中的一种，为劳动力短缺的电子医疗解决方案铺平了道路[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba］．由于有多种实施模式，如远程监测和电子健康记录，信通技术的发展有可能使卫生保健部门的工作流程和任务受益[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

了解卫生保健环境中信通技术的可用性和可接受性对信通技术的成功部署至关重要。佩雷斯等人[gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba]最近指出了卫生保健助手采用信息通信技术的缺点和好处。一个主要的阻碍因素是采用和实施信通技术的繁琐和耗时。相比之下，主要的好处包括改进工作流程、包含时间管理技能、简化协议、标准化程序和人员调度。此外，Grossman等人强调了痴呆症患者护理提供者缺乏信息通信技术解决方案的问题[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba］．这项研究确定了20万个移动健康(mHealth)应用程序，其中只有22个用于痴呆症护理。为了减轻照护者的负担，文献确定了有用的信息和通信技术特征，包括信息和资源、家庭沟通和协调、照护活动和社会化的记忆辅助工具、照护者支持资源、药物管理和个人健康记录[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

COVID-19大流行是最近采用技术的一个主要原因[gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba］．一项分析老年人使用技术经验的研究报告说，自大流行开始以来，半数以上的参与者采用了新技术[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．在临床环境中，由于病毒的传染性，实时健康信息已成为信通技术解决方案的一个关键特征。在COVID-19疫情期间和大流行后世界，在长期护理环境中部署现代化技术的内在需求对于卫生保健助理等支持人员至关重要[gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

鉴于2019冠状病毒病(COVID-19)大流行，了解用户与技术之间的交互作用是护理环境中ICT设计和部署的基础。通过改进通信、工作流程支持和信息可及性，卫生保健助理、护士经理和其他卫生保健提供者从信息和通信技术的使用中受益[gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba］．此外，亦有机会加强客户与其家人之间的沟通[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba］．这种理解的影响可以改善工作流程问题、工作满意度和保健助理的工作保留。gydF4y2Ba

在与Clinisys EMR公司的合作中，我们开发了一款移动应用程序，旨在支持为护理机构的老年居民提供服务的保健助手的工作流程。这款手机应用是由医护人员在一个长期护理环境中试用的。因此，本研究的目的是调查一个移动应用程序在现实环境中的技术接受度和可用性，而它是由为老年居民提供服务的保健助手使用的。gydF4y2Ba

技术接受度与用户信念有关，而可用性是一个与技术实际使用相关的概念[gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba］．解释接受和采用技术的理论是基于两个基本理论的，假设为什么个人选择是否使用一项技术。这些理论就是计划行为理论[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba]及其前身“理性行为理论”[gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba]，它们的主要前提是:由于人类的大部分行为是在意志控制下的，大多数行为可以从一个gydF4y2Ba 适当的措施gydF4y2Ba个人实施相关行为的意图[gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba］．技术接受与使用的统一理论(UTAUT)，其UTAUT [gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba和UTAUT2 [gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba版本，已经成为解释使用技术的行为意图和与使用技术相关的行为的主要模型。UTAUT认为，性能预期、努力预期和社会影响是使用所研究技术的行为意图的直接决定因素，而便利条件和使用技术的行为意图是使用行为的两个决定因素。UTAUT2是在UTAUT基础上改进而来的，包含了享乐动机、价格价值和习惯3个新构想。在本研究中，我们选择UTAUT作为我们的理论模型，因为它已经在卫生保健环境中得到了更频繁的测试[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba]，因此与UTAUT2相比具有更高的验证级别。gydF4y2Ba

图1gydF4y2Ba展示流动智能护理系统的架构。mSCS是一个平板电脑兼容的基于web的应用程序，允许访问电子医疗记录系统。mSCS的移动用户界面使医护助理能够访问他们的主管(即护士经理)先前上载到电子病历的客户的护理计划和观察(如洗澡、喂食、梳理、穿衣、排便、膀胱控制、厕所使用、进出床和行动)。保健助理记录了他们的观察结果并报告了他们完成的活动。mSCS还使主管(护士经理)能够通过一个关于客户历史(以前的预约)的集成模块监测保健助理的护理计划活动和观察。mSCS安装在使用Android操作系统的平板电脑上。gydF4y2Ba

这是一项使用混合方法设计的初步研究:顺序混合方法(gydF4y2Ba 定量、定性gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba］．我们的研究包括论文发表前和论文发表后的问卷调查，没有对照组(gydF4y2Ba 全gydF4y2Ba)．在研究结束时，对2个焦点小组进行了健康护理助理的次样本(gydF4y2Ba 战gydF4y2Ba，定性描述设计)。gydF4y2Ba

该研究从2021年8月17日至10月19日从永基护理中心(加拿大艾伯塔省)的一个设施招募了保健助理。永基护理中心是145名老年人的家，有77间包间，36间半包间和一个80个床位的长期护理中心。永基护理中心为华人长者提供有文化特色的活动和服务。gydF4y2Ba

该研究的定量方面需要60名卫生保健助理的样本量，以达到0.80的统计幂值和较小的效应量(即0.25)和一个gydF4y2Ba αgydF4y2Ba为.05的偏最小二乘(PLS)结构回归模型[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba］．该研究的定性部分涉及10名保健助理。目标样本量根据研究者以往的经验和已有文献确定[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

这些保健助理受雇于永基护理中心的3个地点中的1个。他们为老年人提供服务，作为他们日常病例的一部分，并采用便利抽样的方式招募。为了参与这项研究，医护助理必须熟悉使用数字技术，如智能手机或平板电脑。gydF4y2Ba

使用意愿和与mSCS相关的实际使用行为作为多变量PLS结构回归模型(以下简称PLS模型)的结果度量，以确定影响mSCS接受和使用行为的因素。预期表现、预期努力和社会影响被认为是使用mSCS的行为意图的直接决定因素。关于使用mSCS的行为意图和使用mSCS的便利条件被视为移动应用程序使用行为的直接决定因素。我们包括人口统计数据，如性别、年龄、使用数字技术(如计算机、智能手机、互联网和平板电脑)的舒适度水平和作为医疗助理的工作年限作为潜在的混杂变量。对二分变量进行编码gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba或gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba(如性)。问卷B-1部分的每个项目都与每个因变量相关，自变量按李克特5分制评分，从gydF4y2Ba 不同意gydF4y2Ba(1)gydF4y2Ba 同意gydF4y2Ba(5).我们计算了3个总分，包括所有来自UTAUT构造的项目(除了使用行为，10个项目)，每个UTAUT构造的所有项目(5个构造每个2个项目)，以及使用数字技术舒适度水平的所有项目(4个项目)。基于李克特5分制量表的第一个总分的最大可能值为50分(5个构念各2项)。因此，当综合得分高于30分且接近50分时，说明mSCS的技术接受度较高。基于5分制的李克特量表，第二个总和分数的最大可能值为10(每个结构2项)。因此，当总分高于6分且接近10分时，说明使用mSCS的绩效预期、努力预期、社会影响力、便利条件和行为意愿较高。在第三个量表中，总分高于12分，接近20分，表明医护人员在使用数字技术方面有很高的舒适度。gydF4y2Ba

表1gydF4y2Ba使用测量项总结UTAUT构造。我们设计并实施了一份纸质的初始问卷(10个项目;每个UTAUT结构2个项目)和退出问卷(12个项目;例如，退出问卷有2个关于mSCS使用行为的附加问题)，以了解影响mSCS实际使用的因素。初始问卷的目的是获得mSCS接受的基线，而退出问卷的目的是了解使用行为和保健助理对mSCS的期望是否得到满足。对医护人员的问卷调查分为三个部分。a -1部分包括人口统计数据，如性别、年龄和作为保健助理工作的年限。问卷的a -2部分使用李克特5点量表来确定医护助理使用数字技术的舒适度水平，范围从gydF4y2Ba 不同意gydF4y2Ba(1)gydF4y2Ba 同意gydF4y2BaB-1节包括采用李克特5点量表的问卷项目，范围从gydF4y2Ba 不同意gydF4y2Ba(1)gydF4y2Ba 同意gydF4y2Ba(5).本节所包含的项目之前已被验证具有高水平的内部一致性[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

重点小组由6个问题指导，这些问题检查了医护助理在工作期间使用mSCS的经验(即实用性和易用性)，以及他们在执行日常任务时对该系统的满意度。我们还询问了mSCS对提供的护理质量的潜在影响，使用该系统的挑战和障碍，以及在家庭护理环境中使用该系统的可能性。gydF4y2Ba

本研究获得了阿尔伯塔大学伦理委员会(Pro00095093)的批准。gydF4y2Ba

护理中心研究团队的一名成员通过电子邮件向符合入选标准的潜在参与者发送了邀请信和信息信和同意书。有兴趣参与的保健助理签署了同意书，然后将表格通过电子邮件发回给项目协调员。gydF4y2Ba

项目协调员向同意参与研究的每名保健助手发放了初步问卷。接下来，他们向每位医护人员提供了安装有mSCS的平板电脑，并提供了如何使用mSCS的指导。该应用程序还有一个教程视频，教医护助手如何使用平板电脑，并通过mSCS(即Clinisys门户)访问系统。每位医护人员使用该系统1个月。试验结束后，项目协调员通过电子邮件向每名保健助理发送离职调查问卷，以供填写。然后，卫生保健助理将填写好的问卷通过电子邮件发送给项目协调员。每完成一项研究活动(即初始可用性问卷和出口可用性问卷)，每名保健助理可获得25加元(19.99美元)的酬金。gydF4y2Ba

在研究接近结束时，焦点小组由保健中心的保健助理举行。共进行2个焦点组，每个焦点组6名医护人员，12名医护人员。因此，12名保健助手完成了研究的定量和定性组成部分。参加焦点小组的每名保健助理都获得25加元(19.99美元)的酬金。gydF4y2Ba

采用描述性统计方法对医护人员的人口学数据进行汇总。SPSS(版本V 28.0;IBM公司)及SmartPLS(3.2.0版本)[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba]统计包分别用于生成描述性、单变量和双变量统计数据和PLS结构回归模型。使用G*Power(版本3.1.9.4;Universität基尔)[gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba］．用配对的方法计算前测和后测结果和自变量总和分数的比较gydF4y2Ba tgydF4y2Ba测试。我们使用PLS结构回归模型来确定影响mSCS接受度和保健助手可用性的因素。为了确定是否在PLS结构模型中包含中介变量和调节变量，计算了独立于性别、年龄、使用移动应用程序的舒适度和作为保健助理工作的年限的mSCS之间的双变量相关关系(即，斯皮尔曼ρ或皮尔逊相关)，预期绩效、努力预期、社会影响、使用行为意图和当前使用mSCS之间的双变量相关关系(即，斯皮尔曼ρ或皮尔逊相关)。最后，采用以下方法对PLS结构测量模型进行评估:(1)对每个结构的信度测量(内部复合信度[ICR])，(2)通过检查项目在模型结构上的因素负载对其关联结构进行评估的每组项目的收敛效度测量，以及(3)使用平均方差提取(AVE)指标分析的判别效度。PLS结构回归模型采用路径系数、被解释方差(gydF4y2Ba RgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba)和效应量(gydF4y2Ba fgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba)为模型的每个路径段。此外，采用自举重采样来验证PLS结构回归模型的路径系数的统计显著性。我们使用了5000个引导子样本[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba］．每个测试的显著性alpha水平设置为gydF4y2Ba PgydF4y2Ba≤0。(2-tailed)。gydF4y2Ba

采用专题描述方法对焦点小组进行数字记录和逐字转录[gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba］．专题分析指导数据分析。分析人员(ER)通过归纳生成代码开始分析，这些代码随着编码的进行而得到改进。在开发了编码层次结构之后，就生成了关键主题。在分析过程中，分析人员通过与研究团队成员的讨论来验证紧急代码和主题。gydF4y2Ba

共有75名保健助理被邀请参加。其中15人(20%)没有回应安排培训课程和管理人口数据表格和预测试的邀请。总共有60名(80%)卫生保健助理被招募并完成了预测试。一名保健助手参加了为期两周的研究，但在离职面谈前退出了。因此，拥有完整初始和退出数据的最终样本量包括59名保健助理。退出阶段分析的最终问卷数量为59名保健助理，占病例的98%(59/60)。gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba显示了保健助手的人口统计数据。平均年龄45.16 (SD 8.97)岁。护理助理工作经验近8年(平均7.43年，标准差4.74年)，且几乎全部为女性(59/60,98%)。医护助理使用数字技术的舒适度较高(19.71,SD 1.18)。gydF4y2Ba

表3gydF4y2Ba显示描述性统计数据和假设检验(成对gydF4y2Ba tgydF4y2Ba测试)mSCS的技术接受程度(所有UTAUT建设项目)和每个UTAUT建设，分别。结果显示在gydF4y2Ba 表3gydF4y2Ba表明，总体而言，在医疗助理使用mSCS后，离职面谈中对mSCS的接受程度很高。总体而言，医护辅助人员对mSCS的接受程度达到了预期，因为总得分的均值为>30，初始和退出总得分之间没有差异。这些结果表明，如果他们能够在未来继续使用mSCS，保健助理将继续使用mSCS。gydF4y2Ba

关于每个UTAUT构造的结果，根据医护助理的回答，他们认为mSCS是有用的(高性能预期)，易于使用(低努力预期)，符合他们的需求(高便利条件)，其他人对其使用的影响很大。重要的是，如果他们能够在未来使用mSCS，医护人员将愿意使用mSCS(使用mSCS的平均意愿，行为意愿构造9.27,SD 1.45;最大10)。在退出时，mSCS显示了高水平的可用性(mSCS的平均使用行为，USE[实际使用]9.10,SD 1.96)。我们没有发现任何UTAUT结构的初始和退出总和分数之间有统计学上的显著差异。gydF4y2Ba

由于我们没有发现任何UTAUT结构的初始和退出总和分数之间有统计学上的显著差异，所以我们只运行了一个PLS模型(退出模型)。双变量分析显示，医护助理的反应与mSCS的绩效期望、努力期望、社会影响、行为意愿和使用行为相关。这些构造与性别、年龄、使用数字技术的舒适度水平以及作为保健助手的多年工作经验(gydF4y2Ba 多媒体附件1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

结构模型的PLS结果见gydF4y2Ba 表4gydF4y2Ba．在离职面谈中，我们发现，正如UTAUT模型预测的那样，有用性(绩效预期;绩效期望→行为意向，β=.856;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.004)和使用mSCS的行为意图。然而，与UTAUT的建议相反，我们发现努力期望(易用性程度;努力期望→行为意愿，β=−0.083;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.57)和社会影响(社会影响→行为意向，β=.044;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= 0.83)并不是使用mSCS意图的显著构念。此外，正如UTAUT模型所预测的那样，我们发现使用mSCS的行为意愿与使用mSCS的行为之间具有很强的正相关和统计学显著性(行为意愿→使用行为，β=.789;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<措施)。最后，我们还发现，虽然便利条件与使用行为之间存在正相关关系，如UTAUT模型(即便利条件→使用行为)所预测的，β=.098;gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=);这种关系在本研究中没有统计学意义。gydF4y2Ba

表5gydF4y2Ba显示了PLS结构的结构相关性和描述性统计、ICR、Cronbach α和AVE的结果。每个AVE的平方根(在对角线上显示)gydF4y2Ba 表5gydF4y2Ba)大于构念相关矩阵中相关构念间相关性，表明所有构念都具有足够的鉴别效度。所有AVE值均为>0.5，表明在结构水平上具有良好的收敛效度[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba］．ICR和Cronbach α值均为>。70，我ndicating good internal consistency at the construct level [ 26gydF4y2Ba］．PLS模型还显示，在0.001水平上，所有项目负荷具有统计学意义，100%的项目负荷为>0.70，表明在指标水平上具有优秀的收敛效度值[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba)(见gydF4y2Ba 表6gydF4y2Ba更多详情)。被解释方差(即，gydF4y2Ba RgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba使用mSCS的行为意愿和使用mSCS的实际使用行为的PLS模型构造分别为0.690和0.748，根据已发表的标准，这似乎很强[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在这项研究中，我们旨在调查在现实环境中为老年人提供服务的保健助理使用的移动应用程序的技术接受度和可用性。我们发现:(1)医护人员对mSCS的接受程度较高，(2)性能期望结构是使用mSCS意愿的唯一预测因子，(3)使用mSCS意愿预测使用mSCS的行为。定性数据支持定量结果，表明医护人员强烈相信mSCS是有用的、便携的和可靠的;不过，他们也提出了改进的机会，特别是在mSCS用户界面方面。总的来说，这些结果支持mSCS技术在保健助手中接受度和可用性较高的断言。gydF4y2Ba

我们发现，性能期望结构是使用mSCS意图的预测因子。换句话说，保健助理接受mSCS是因为它提高了他们照顾病人的能力。这一发现与以往关于UTAUT在移动医疗、健康、康复和辅助技术中应用的研究结果一致[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba］．Lim等人[gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba]发现，绩效预期对初级保健医生接受移动医疗技术(即使用移动医疗应用程序来支持他们的临床工作)有显著影响。刘等人[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]揭示了表现预期对痴呆症患者和家庭照顾者对GPS技术的接受程度有显著影响。最后，Liu等[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba]报告说，在康复接受的新技术中，性能预期是最重要的因素。gydF4y2Ba

保健助理认为mSCS有助于他们的工作流程。定性和定量分析表明，mSCS在医护人员日常工作中的有效性和相对优势的感知，以及工作流程优于不使用电子系统。mSCS的有用性和相对优势与文档编制和制图任务有关。换句话说，由于保健助理认为mSCS节省了文件记录和图表任务的时间，从而有更多的时间为老年人提供护理。gydF4y2Ba

努力预期不是影响使用mSCS意愿的因素。事实上，尽管在统计学上不显著，但我们得到了使用mSCS的努力预期和意图之间的负相关。这意味着保健助手们意识到关于mSCS使用的一些问题，尽管他们会继续使用这项技术，如果他们能够这样做的话。这一结果与前人的研究结果一致[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．刘等人[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba]发现，在接受康复新技术方面，对努力的期望并不是一个显著的因素。Taiwo和Downe进行的元分析[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba]报告称，努力预期对采用意愿的影响很弱或没有显著性。布劳恩(gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba的研究发现，用户的努力预期在一定程度上预测了他们使用社交网站的意图，这一假设得到了支持。gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba］．就我们的研究而言，努力预期不是使用mSCS意图的一个因素，这一事实可能有不同的解释。最合理的原因是mSCS用户界面仍然需要改进。在焦点小组期间，来自保健助手的评论显示，他们“由于(用户界面)缺乏选项而在完成报告时遇到了困难”，有时他们还会遇到“界面问题”。gydF4y2Ba

在本研究中，社会影响不是影响使用mSCS意愿的因素。换句话说，在使用mSCS时，医护助理不受困难程度或来自同事或主管的社会压力的影响。从文献中可以明显看出，社会影响对使用技术的行为意愿的作用有不同的结果。在一些研究中，社会影响是影响使用所研究技术意愿的一个因素[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]，而在其他研究中，情况并非如此[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba］．Taiwo和Downe进行的元分析[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba]揭示了社会影响的小效应量，显示了社会影响对技术接受的显著性的相互矛盾的证据。未来的技术接受研究应继续探讨社会影响是否影响技术使用意愿。gydF4y2Ba

绩效预期、努力预期和社会影响对使用mSCS意愿的综合结果表明:在非强制性卫生保健环境中，无论使用mSCS有多么困难，或是否存在使用mSCS的外部社会压力，卫生保健助理只会在他们认为mSCS将帮助他们实现工作目标的情况下才会接受mSCS。gydF4y2Ba

我们发现便利条件并不影响mSCS中的使用行为。这一发现令人惊讶，因为先前在电子保健、移动保健以及辅助和康复技术领域的研究一直发现相反的结果[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba］．我们得到这个结果的一个可能的原因是所研究的技术是在gydF4y2Ba 理想的gydF4y2Ba条件是，我们有一个专门的项目协调员作为gydF4y2Ba 中介gydF4y2Ba这意味着使用问题立即得到解决，我们有一个专门的护士经理，将老年人的信息输入mSCS。这两个条件可能使保健助理无法体验到拥有良好技术支持的重要性，因为他们不必与服务提供者互动。gydF4y2Ba

最后，我们发现使用意愿预测使用行为与mSCS。这一结果支持UTAUT模型的核心原则，即，如果医护人员有意使用该技术(即mSCS)，他们将在能够使用的情况下使用它。更具体地说，mSCS被接受了，因此，它将被保健助理采用。gydF4y2Ba

本研究有5个局限性。首先，由于本研究仅在一家长期护理机构中进行，因此它是研究影响医护人员使用移动应用程序的意愿和移动应用程序使用行为的关键因素的起点。因此，我们警告不要将我们的结果推广到其他医疗服务提供者和其他长期护理机构。第二，除一人外，所有参与者都是女性(59/ 60,98%)。在未来，理想的情况是在数据分析中男女人数相同，以检验性别差异。第三，返回技术接受度和可用性问卷的医护助理可能倾向于选择mSCS，因此愿意填写问卷。第四，我们对变量的前后检验结果导致的统计功率低于0.80的常规截止值。因此，未来的研究应追求更大的样本量时，效应量较低。第五，我们没有记录医护人员的文化或语言人口特征;因此，我们无法断言文化或语言因素是否影响mSCS对这一人群的技术接受和可用性。最后，我们经历了一个天花板效应(即，为我们的结构获得的大多数值接近技术接受和可用性问卷的上限)。 Thus, in future studies, it would be reasonable to use a 7-point Likert scale in technology acceptance and usability studies, especially when the scale is new.

本研究清楚地表明mSCS被医护人员所接受。该研究还超出了mSCS的技术接受程度的预期，发现所有的保健助手都达到了预期。总之，研究结果表明，如果能够做到这一点，医护人员将继续使用mSCS。医护人员发现mSCS有用、便携、可靠。他们认为mSCS解决了工作流问题。gydF4y2Ba