本文内容如下e-collection /主题问题:

远程保健和远程监测(1176) 电子卫生系统的采用和变更管理(469) 糖尿病(91) 糖尿病远程医疗(72)

发表在在24卷，第8号（2022）: 8月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/37223，首次出版．
全科医生对2型糖尿病护理视频咨询的技术接受度:丹麦全科医生的横断面调查

全科医生对2型糖尿病护理视频咨询的技术接受度:丹麦全科医生的横断面调查

全科医生对2型糖尿病护理视频咨询的技术接受度:丹麦全科医生的横断面调查

本文作者:

丹尼尔Cæsar Torp1 作者:Orcid； Annelli Sandbæk1 作者:Orcid； 使公关ætorius1 作者:Orcid
文章 作者 引用的 Tweetations (2) 指标

    原始论文

    丹麦奥胡斯大学附属医院，奥胡斯Steno糖尿病中心

    通讯作者:

    Thim Prætorius博士

    奥胡斯Steno糖尿病中心

    奥胡斯大学医院

    Palle juul - jensen大道11号

    奥尔胡斯,8200

    丹麦

    电话:45 20539002

    电子邮件:thipra@rm.dk


    背景:在2019冠状病毒病大流行期间，视频会诊成为在一般实践中提供护理的常用方法。迄今为止，研究主要是研究急性或亚急性护理，因此在利用视频会诊管理慢性病的潜力方面留下了知识空白。

    摘要目的:本研究旨在考察全科医生在全科实践中对2型糖尿病管理视频会诊的技术接受程度。

    方法:一项基于技术接受模型的基于网络的调查测量了4个维度——感知有用性、感知易用性、态度和使用的行为意图——被发送到丹麦的所有普通诊所(N=1678)，以引出用户的观点。采用结构方程模型对数据进行分析。

    结果:调查样本包括具有人口代表性的425名全科医生。结构方程建模表明，最终研究模型中的5个假设中有4个具有统计学显著性(P<措施)。感知易用性对感知有用性和态度有正向影响。态度受感知有用性的正向影响。态度对行为使用意图有积极影响，但感知有用性对行为使用意图没有积极影响。拟合优度指标对结构方程建模估计具有可接受的拟合性。

    结论:感知有用性是全科医生对2型糖尿病护理视频会诊积极态度的主要驱动因素。该研究表明，为了改善态度和技术的使用，决策者应该把重点放在提高有用性上，即如何改善治疗，使其更有效、更容易。

    [J] .医学与互联网学报，2016;24(8):773 - 773

    doi: 10.2196/37223

    关键字

    视频磋商； 远程医疗； 糖尿病； 慢性疾病； 一般实践； 技术验收； 技术接受模型


    背景

    在保健方面进行技术变革和使用新技术的目的是增加获得保健的机会、降低保健费用、协调保健和促进慢性病的预防和管理[1]。由SARS-CoV-2感染引起的COVID-19大流行促使卫生保健系统迅速从提供面对面护理转变为使用不同类型的基于网络的护理[2-4]如视频咨询[5]。在初级保健部门，采用视频咨询的人数有所增加[6]，全科医生对这项技术的使用在国际上已从试点项目转向更广泛的应用[7-9]。在全科医生中使用视频咨询的护理潜力被认为很高[10，11]，这项技术有可能颠覆初级保健部门提供医疗保健的方式[12]。

    最近视频会诊在全科医生中的应用很有趣，因为新的医疗保健技术的使用和实施通常需要数年时间[5，13]。这是因为数字优先的初级保健方法可能会增加全科医生的工作量[14或威胁到职业自主权[15]。与医院部门类似[16，17]，关于视频会诊对全科医生的影响的知识还处于起步阶段，关于定量研究的文献特别少[18]。新兴文献发现，提供视频咨询对医疗保健专业人员提供和患者接受护理的方式构成了重大变化[19]。对日常实践中影响视频咨询实施的因素的研究发现，例如，培训是一个重要的促进因素[20.]，而不愿改变也是一个同样重要的障碍[21]。研究表明，全科医生的特征(如年龄和性别)不影响使用，尽管在大型诊所工作更有可能[22，23]。在视频会诊过程中，患者与全科医生之间的互动和沟通通常是有效的[24，25]。然而，患者和医生报告的用户体验参差不齐，但重要的一点是，用户评分取决于使用视频咨询的背景[26-31]。研究发现，年轻的患者更有可能要求或被提供基于网络的就诊[32]。

    然而，研究还没有系统地引出全科医生对视频咨询的态度，或者他们对视频咨询在全科实践中的易用性或实用性的看法。这一研究差距是不幸的，因为在it文献中，态度和感知影响医生使用其他类型的医疗保健技术，如电子病历或远程医疗。33-35]。技术接受模型(TAM)已通过医疗保健内外的严格实证测试证明是一个稳健的模型[36，37]。TAM能够研究用户态度和感知，对卫生技术使用具有良好的预测能力[38]。原TAM的核心[39]和后来的扩展[40使用技术的行为意向(BI)受到用户对感知有用性(PU)、感知易用性(PEOU)和对技术态度的评分的影响。重要的是，使用BI可以预测实际的用户行为[41，42]。

    鉴于慢性病预防和管理是技术变革的关键驱动因素，本文研究了在全科实践中使用视频会诊管理2型糖尿病的潜力，原因有三。首先，2型糖尿病是一种慢性疾病，视频咨询在一般实践中似乎很有前景[43-45]。其次，以前关于在全科医生中使用视频会诊的研究主要是研究急性或亚急性或非工作时间的护理，并且在较小程度上研究在正常时间进行的慢性护理的管理[17，25，31]。第三，寻找能够在一般实践中提供高质量和高效的2型糖尿病护理的护理模式是很重要的[46，47随着疾病患病率的上升[482型糖尿病患者出现并发症的风险更高[49]。

    本文的目的是利用TAM研究全科医生对全科医生视频会诊管理2型糖尿病的技术接受程度。假设较高水平的态度、PU和PEOU对全科医生使用视频会诊管理2型糖尿病的BI有积极影响。将TAM应用于全科实践中的视频会诊，可以探索将该技术用于慢性病治疗的潜力，在这种情况下，卫生保健系统需要找到增加卫生保健可及性和降低卫生保健成本的新方法。

    研究模型与假设

    研究模型(图1)以TAM为基础[39]并假设全科医生对用于管理2型糖尿病的视频咨询的易用性的看法影响了对有用性的看法和对使用该技术的态度。全科医生的态度也受到他们对技术有用程度的看法的影响。最终，全科医生使用视频会诊来管理2型糖尿病的意图可以通过他们对技术和PU的态度来解释。下面通过结合对TAM、全科医生和初级卫生保健领域的研究见解，提出了5个假设。

    PEOU通过态度和PU间接影响BI的使用。较高的PEOU代表人们相信使用该技术几乎不需要付出任何努力[39]。PU涉及用户相信该技术可以改善或使他们的工作更有效和更容易的程度，以及它将如何优于目前的做法。PEOU和PU之间的关系预计是正相关的，因为医疗保健研究发现，较高的PEOU水平导致较高的P评级[50-52]。此外，研究表明，当一项技术被认为易于使用时，人们对这项技术的态度就会更加积极[40，52]。该模型的态度成分衡量了个体对采用新技术的情感反应。态度是指用户在多大程度上认为使用技术对他们的工作方式是一个好主意、有益还是不愉快的[39]。PU在一般诊疗中被认为特别重要[53，54]，使用TAM进行的研究发现，医生的PU会影响对医疗保健技术的态度[55，56]。由此，形成了关于PEOU、PU和态度的3个假设:

    • 假设1:PEOU对2型糖尿病护理视频会诊的PU有正向影响。
    • 假设2:PEOU对2型糖尿病护理视频会诊的态度有积极影响。
    • 假设3:PU对2型糖尿病护理视频会诊态度有正向影响。

    要使用的商业智能代表个人使用新技术的意图[41]。商业智能是一个重要的组成部分，因为它是一个代理，能够预测医疗保健及其他领域的后续实际用户行为[33，41，42]。根据TAM，用户认为一项技术有用的程度直接受到他们对BI使用的评级[38]。在一般实践的背景下，研究发现PU和BI使用之间存在正相关关系[35，57-59]。同样，TAM认为用户的态度表现为对BI使用技术的积极或消极看法。在初级卫生保健领域的研究发现，态度影响BI使用卫生保健技术[23，60，61]。因此，我们提出了关于PU、态度和BI使用的2个假设:

    • 假设4:PU对2型糖尿病照护视频会诊的BI有正向影响。
    • 假设5:对2型糖尿病护理视频会诊的态度对使用该技术的BI有积极影响。
    ‎
    图1所示。基于技术接受模型的研究模型。
    查看此图

    研究设计与设置

    通过面向丹麦所有全科医生的基于网络的横断面调查收集数据(n=3326)。丹麦的医疗保健系统主要由税收资助，公民可以免费接受普通医疗服务。丹麦的全科医生是个体户，但为公共基金签订合同。大多数全科医生都是合伙经营，他们的收入是服务费和提成的总和[62]。由于全科医生组织(代表丹麦全科医生进行谈判)与丹麦大区(负责采购卫生服务)之间达成协议，在2019冠状病毒病大流行期间，丹麦全科医生使用视频会诊的动机有所增加，该协议同意全科医生向患者提供视频会诊的服务费。

    调查措施

    我们假设的核心措施(13项)源自TAM [39]和保健研究[55]以确保措施的有效性。这些措施已根据一般做法和录象会诊的具体情况加以调整，翻译成丹麦语，并经过反复审查以确保一致性。PU、态度和使用BI各用3个项目测量，PEOU用4个项目测量(文本框1）.态度和商业智能使用维度中的一个项目都是负面的，以减少协议偏差的风险[55]。所有项目都采用李克特5分量表进行测量，得分范围从1(非常不同意)到5(非常同意)。对于PEOU，这些项目是根据受访者的用户状态(视频咨询的用户与非用户)来措辞的，以使公式与受访者相关。受访者可以跳过问题或选择不知道(后者在随后的分析中被视为缺失数据)。收集年龄、性别等人口统计指标(12项)，分析研究样本与全科医生总人口的代表性。在分发和测试面效度之前，根据丹麦5个地区各5名全科医生的输入进行了评估和修订。

    研究模型中使用的项目。
    • 感知有用性(PU)
      • PU1:改善我的治疗
      • PU2:可以使我的治疗更多有效的
      • 可以做我的治疗更容易
    • 感知易用性(PEOU;对于不使用视频咨询的人，措词不同，如括号中所示)
      • PEOU1:学习用起来很容易
      • PEOU2:很容易得到软件来做我需要的
      • PEOU3:很容易主
      • PEOU4:很容易使用
    • 态度(ATT)
      • ATT1:使用是一个好主意
      • ATT2:使用is不愉快的
      • ATT3:使用它有益的
    • 行为意向(BI)
      • BI1:打算使用as尽可能经常
      • BI2:即使可能，不打算使用
      • BI3:尽量使用
    文本框1。研究模型中使用的项目。

    招聘和数据收集

    调查使用SurveyXact (Rambøll Management) [63]。为了确定全科医生，我们从MedCom(丹麦公共卫生保健系统的提供者)获得了一份丹麦所有1718种全科医生的名单[64在2021年1月。在这1718种做法中，44种(2.56%)一般做法被排除在外，因为它们是由我们研究目标群体以外的机构管理的(例如，丹麦地区)。共有1674名全科医生，代表3326名全科医生可供分配[65]。

    该调查于2021年1月7日通过丹麦公共电子邮箱系统(e- books Business)使用MedCom的公开数据以电子信件的形式分发给全科医生。信中包含有关研究的信息和调查链接。参与者被告知数据保护措施，匿名参与，以及根据全科医生组织费率支付276.72丹麦克朗(44美元)的选择，最多需要20分钟才能完成调查。这封信是寄给诊所的，所有训练有素的全科医生都被鼓励参加。不幸的是，由于这些信息不公开，无法直接联系到每一位全科医生。调查链接是开放的，并且只能在一封信函中提供，以确保诊所所有全科医生的匿名性和可用性。支付的数据输入在另一项调查中进行，以保持匿名。两次提醒分别在2021年1月21日和2021年2月2日发送。数据收集于2021年2月7日结束。

    全科医学多实践研究委员会(期刊号25-2020)对该研究进行了评估，并建议全科医生参与调查。这项研究报告给丹麦数据保护局(期刊号:1-16-02-343-20)。

    伦理批准

    丹麦中部地区研究伦理委员会(1-10-72-181-20)得出结论，该研究可以在没有委员会批准的情况下进行，因为“根据2017年9月15日第1083号综合法案《卫生研究项目研究伦理审查综合法案》，第14(2)条，只有当项目涉及人类生物材料时，才需要向研究伦理委员会系统通知问卷调查或医学数据库研究项目．”

    数据分析

    数据分析使用Stata(17.0版本;StataCorp) [66]。为了将样本人口统计数据与全科医生的人口进行比较，我们使用丹麦健康数据管理局提供的登记数据对后者进行了分析[67]。对TAM中使用的测量进行了正态分布、内部一致性、收敛效度和判别效度的分析。通过计算偏度、峰度和Mardia多元峰度检验来检验正态性。内部一致性采用Cronbach α评估，可接受阈值为0.70 [68]。采用验证性因子分析来确定模型的效度。因子负荷≥0.7为可接受[69]。随后，我们利用结构方程建模对研究模型进行了探索[70]，这是TAM数据分析中的标准[37]。我们使用拟极大似然作为估计量，并使用Satorra-Bentler调整，因为我们发现一些测量值存在非正态性[71]。P<。统计学意义的阈值设为05。

    我们报告了结构化方程建模的非标准化和标准化路径系数。考虑到模型中的其他变量，非标准化路径系数反映了因变量随自变量每单位变化的预期(线性)变化。标准化路径系数表示同一单位内的关系;也就是SDs。其解释是，当自变量(如PU)变化1个标准差时，因变量(如BI)也会变化1个标准差。通过将所有系数放在同一个单位中，以不同度量测量的不同变量的SDs在解释上是等效的。


    人口特征

    共有457名全科医生回答了调查，其中32名(7%)不完整的回答被排除在外，总共425名(93%)受访者。样本占所有丹麦全科医生的12.78%(425/3326)。样本代表18.82%(315/1674)的丹麦全科医生。与全科医生人群相比，Pearson卡方检验显示，研究样本的个体特征(即性别和年龄组)代表了未参与的人群(表1）.样本在全科医生特征(即诊所和市政类型)方面有所不同，因为来自合伙诊所的全科医生比来自单独诊所的全科医生参与的更多，而且在首都地区的全科医生参与的比例更大。不完整的回答与完整的回答具有相似的人口统计特征，大多数(23/ 32,72%)在人口统计项目期间或之后直接退出。

    表1。抽样调查对象的概况以及与其余人口的比较。
    特征一个 调查样本(n=425)， n (%) 不在样本中的总体(n=2901)， n (%) 皮尔逊卡方(df）
    性别(女)b 226 (53.1) 1659 (57.1) 0.2 (1)
    年龄组别(岁)b 0.8 (6)

    		- 39 26日(6.3) 205 (7.1)

    		40-44 75 (18.1) 577 (20)

    		45-49 100 (24.2) 614 (21.2)

    		50 - 54 59 (14.3) 416 (14.4)

    		55-59 64 (15.5) 433 (15)

    		60 - 64 57 (13.8) 387 (13.4)

    		≥65 33 （8） 260 (9)
    全科医生工作的市政类型c, d 0.0 (4)

    		首都地区 133 (31.3) 789 (25.5)

    		大城市 63 (14.8) 392 (12.7)

    		省的城市 88 (20.7) 754 (24.4)

    		郊区 70 (16.5) 507 (16.4)

    		县 71 (16.7) 654 (21.1)
    临床类型c < 0.001 (2)

    		个人诊所 105 (25.1) 447 (35.7)

    		合作诊所 52 (12.4) 145 (11.6)

    		合作诊所 419 (98.5) 659 (52.7)

    一个在样本和调查样本之外的人群中缺少数据意味着总和不加到全科医生(N=3326)、全科医生(N=1674)和研究样本(N=425)的人群中。

    b全科医生组织的人口数据[65]。

    c根据丹麦健康数据管理局数据计算的人口[67]。

    d根据丹麦统计局定义的城市类型[72]。

    基于TAM的度量

    表2表示4个维度的平均值(SD)和TAM中的项目。在李克特5分制量表上，最高平均值为PEOU 3.76 (SD 0.86)和ATT 3.48 (SD 0.92)，这表明受访者相信，例如，他们可以使用视频咨询来管理2型糖尿病，并且该技术是一个好主意。PU 2.99 (SD 0.96)和BI使用3.06 (SD 1.04)的平均值相似，平均答案既不同意也不不同意。在研究的维度和项目中，研究样本平均值周围的数据可变性在5点李克特量表上约为1点。

    表2。研究模型中项目的均值和内部一致性(N=425)。
    项 参与者，n (%) 值，平均值(SD) 克伦巴赫α
    聚氨酯一个

    		PU1:改善我的治疗 389 (91.5) 2.70 (0.97) .86

    		PU2:可以使我的治疗更多有效的 397 (93.4) 3.01 (1.07) 尾数就

    		可以做我的治疗更容易 396 (93.2) 3.24 (1.13) .85

    		PU:所有可用性项目 379 (89.2) 2.99 (0.96) 多多
    PEOUb

    		PEOU1:学习用起来很容易 417 (98.1) 3.99 (0.95) .85

    		PEOU2:(会是)容易得到软件来做我需要的 401 (94.4) 3.81 (0.98) 点

    		PEOU3:很容易主 412 (96.9) 3.91 (0.91) 点

    		PEOU4:很容易使用 372 (87.5) 3.28 (1.1) .92

    		PEOU:所有易于使用的项目 359 (84.5) 3.76 (0.86) .89
    丙氨酸c

    		ATT1:使用是一个好主意 409 (96.2) 3.29 (1.15) 点

    		ATT2:使用is不愉快的 398 (93.6) 2.04 (0.96) .92

    		ATT3:使用它有益的 397 (93.4) 3.13 (1.09) .68点

    		所有态度项目d 380 (89.4) 3.48 (0.92) 点

    		ATT1+3: ATT不包括ATT2 393 (92.5) 3.21 (1.08) .92
    BIe使用

    		BI1:打算使用as尽可能经常 403 (94.8) 2.66 (1.12) 总共花掉

    		BI2:即使可能，不打算使用 404 (95.1) 2.61 (1.2) 多多

    		BI3:尽量使用 402 (94.6) 3.12 (1.12) 尾数就

    		BI:所有意向项目f 383 (90.1) 3.06 (1.04) 多多

    一个PU:感知有用性。

    b感知易用性。

    c丙:态度。

    d平均值代表所有ATT变量，因为它的措辞是否定的，所以ATT2是相反的。

    eBI:行为意向。

    f均值代表所有BI变量，因为它的措辞是否定的，所以BI2是颠倒的。

    组成TAM四个维度的项目的内部一致性Cronbach α >.8（表2）.Cronbach α值≥。7在dicate acceptable internal consistency. Although the internal consistency of attitude was .83, this value should be interpreted with caution. The right-hand column of表2显示去除3个项目中的1个对Cronbach α的影响;即，对于态度维度，当去除项目1和2时，Cronbach α下降到0.63和0.68，而当去除项目3时，Cronbach α上升到0.92。除了将这种内部一致性的变化归因于这一分析性发现之外，一些答复者的自由文本评论指出，项目3的否定措辞可能令人困惑，难以回答。在逻辑推理的基础上[73]，为了更准确地反映态度维度，我们在后续分析中排除了项目2。

    为了确定正确的结构方程建模估计方法，我们计算了所有度量的偏度和峰度来检验正态性。结果显示偏度轻微(范围为−0.971 ~ 0.232)，峰度适中(范围为2.134 ~ 3.841)。使用Mardia多元峰度检验进一步评估正态性，除态度外，所有维度均不合格，从而表明非正态分布测量(PU 20.4;χ21= 90.9,P<措施;PEOU 43.3,χ21= 694.6,P<措施;8.22的态度,χ21= 0.3,P= .57;BI 17.9,χ21= 26.0,P<措施)。由于非正态性使结构方程建模估计的最大似然方法的假设失效，我们使用Satorra-Bentler调整来放宽正态性假设。TAM中的措施也被评估为收敛效度和区别效度(表3）.

    使用验证性因子分析进一步验证了这些措施，除PEOU4 -外，因子负荷>0.7易于使用(0.63)。PEOU4在缺失数据方面也是一个异常值，有12.7%(53/425)的缺失响应，导致怀疑数据不是随机缺失的。我们将PEOU4排除在分析之外，并进行了新的验证性因子分析，其因子负荷范围为0.77 ~ 0.92，从而证实TAM的潜在变量可以由观察变量解释。拟合优度指数证实了验证性因子分析与数据的拟合良好(χ238= 51.5,χ2/df= 1.4;P= . 07;近似均方根误差0.033[推荐值<0.05];标准化均方根残差0.024[推荐值<0.08];比较拟合指数0.995[推荐值>0.95])[74]。最终的研究模型包括76.9%(327/425)的受访者的数据。

    表3。研究模型中各维度与项目之间的相关性。
    项 聚氨酯一个 PEOUb 丙氨酸c BId
    聚氨酯

    		PU1 0.731 0.213 0.702 0.640

    		PU2 0.824 0.335 0.761 0.700

    		PU3 0.747 0.328 0.785 0.701
    PEOU

    		PEOU1 0.204 0.803 0.250 0.378

    		PEOU2 0.181 0.826 0.265 0.359

    		PEOU3 0.224 0.853 0.301 0.410

    		PEOU4 0.477 0.607 0.553 0.551
    丙氨酸

    		ATT1 0.800 0.419 0.844 0.789

    		ATT3 0.801 0.369 0.844 0.765
    BI

    		BI1 0.703 0.454 0.754 0.813

    		BI2 0.613 0.441 0.668 0.711

    		BI3 0.709 0.426 0.750 0.773

    一个PU:感知有用性。

    b感知易用性。

    c丙:态度。

    dBI:行为意向。

    假设检验

    我们使用结构方程模型来分析我们的假设和最终的研究模型。拟合优度指数模型显示可接受的拟合(表4）.

    使用非标准化系数(图2；表5)表明模型的原始路径显著(P<.005)，除了从PU到BI的路径使用(P=点)。PEOU对PU (β=)有正向影响。26, 95% CI 0.14-0.38)和态度(β=。16, 95% ci 0.08-0.24)。PU对态度有正向影响(β=1.22, 95% CI 1.09 ~ 1.36)。态度和PU对BI使用也有正影响(β=。82, 95% ci 0.52-1.12;β=。04，−0.38 ~ 0.47);然而，后者在统计上不显著。计算R2值(图2)显示，使用BI的82%的方差可以用态度和PEOU来解释，其中态度的影响最大。标准化系数显示了类似的结果(图2；表6)，表明PU与态度、态度与BI之间的关系最强。

    表4。结构方程模型估计的拟合指标。
    健康指数 Satorra-Bentler结构方程建模模型 推荐值[74，75]
    卡方检验(df） 63.59 (39) N/A一个
    卡方/df 1.63 < 3.0
    P值>卡方(df） 0.008 > 0.05
    近似的均方根误差 0.044 < 0.05
    比较拟合指数 0.991 > 0.95
    Tucker-Lewis指数 0.987 > 0.95
    标准化均方根残差 0.036 < 0.08

    一个N/A:不适用(结构方程建模的文献没有推荐值)。
    ‎
    图2。结构方程建模结果，非标准化(和标准化)系数。*P<措施。
    查看此图
    表5所示。结构方程建模估计，非标准化系数一个．
    路径 β系数 z价值 P价值 95%可信区间
    PEOUb→聚氨酯c 点 4.26 <措施 0.14到0.38
    聚氨酯→态度 1.22 17.44 <措施 1.09到1.36
    PEOU→态度 16 4.01 <措施 0.08到0.24
    聚氨酯→BId .04点 0.20 点 −0.38 ~ 0.47
    态度→BI 总共花掉 5.35 <措施 0.52到1.12

    一个Satorra-Bentler调整;unstandardized系数。

    b感知易用性。

    cPU:感知有用性。

    dBI:行为意向。
    表6所示。结构方程建模估计，标准化系数一个．
    路径 β系数 z价值 P价值 95%可信区间
    PEOUb→聚氨酯c 陈霞 4.09 <措施 0.15 ~ 0.42
    聚氨酯→态度 .89 38.19 <措施 0.84到0.94
    PEOU→态度 13。 4.09 <措施 0.07到0.19
    聚氨酯→BId 03 0.19 .85 −0.31 ~ 0.37
    态度→BI 多多 5.54 <措施 从0.57到1.19

    一个Satorra-Bentler调整;标准化系数。

    b感知易用性。

    cPU:感知有用性。

    dBI:行为意向。

    主要发现及与先前研究的比较

    为了探索在一般实践中使用视频咨询提供2型糖尿病护理的潜力，我们使用了来自技术采用的见解[36-40系统地促使全科医生接受这项技术。从我们对丹麦全科医生的调查中，我们发现支持5个研究假设中的4个(标准化和非标准化路径系数)。

    首先，我们的研究结果表明，PU是在一般实践中使用视频咨询提供2型糖尿病的积极态度的主要驱动因素(假设3被接受:未标准化的β=1.22, 95% CI 1.09-1.36)。同样，早期的一般实践研究发现，这种关系似乎非常重要[53，54]。未标准化路径系数表明，考虑到模型中的其他变量，技术的PU增加1个单位将增加1.22个单位的姿态。标准化系数(β=。89(95% 0.84-0.94)表明，PU值每变化1 SD，态度值就会增加0.89 SD。第二，全科医生的PEOU对技术态度有正向影响(假设2接受:未标准化β=)。16, 95% ci 0.08-0.24);然而，其影响低于PU (β=1.22 vs β= 0.16)。这一发现反映了之前的研究发现，PU，而不是PEOU，是用户对医疗保健技术态度的主要驱动因素。一个原因是，易用性不一定是一个足够大的好处，以抵消将新技术集成到既定工作程序中的困难[76]。另一个原因是，随着技术的广泛使用，易于使用的技术的重要性往往会降低[38，55，56]。

    第三，我们的分析证实了全科医生的视频会诊PU会受到他们的PEOU评分的积极影响(假设1被接受:未标准化的β=)。26,95% ci 0.14-0.38)。这反映了对其他类型医疗保健技术的研究结果[50-52]。PEOU的影响相对较小可能归因于丹麦全科医生的高等教育水平，他们每天使用IT技术提供护理，例如电子病历，因此具有基本的IT技能水平，可以推测，这给了他们学习新技术的信心。

    第四，使用视频咨询提供2型糖尿病的BI受到对该技术的态度的积极影响(假设5被接受:未标准化的β=)。82, 95% ci 0.52-1.12)。在初级卫生保健领域的其他研究中也发现了这种特殊关系[23，60，61]。态度是一个核心驱动力，它与其他有影响的行为改变理论相对应，如计划行为理论[77]。第五，我们的研究模型将PU与BI联系起来使用;然而，正影响在统计学上不显著(假设4被拒绝:未标准化的β=。04，−0.38至0.47)。与态度的影响相比，视频咨询的PU的影响也较小(β=。82 vs β=.04)。来自一般实践的研究普遍报告PU对BI的使用有积极的影响[35，57-59]。然而，这些研究没有包括原始模型中的态度维度[39]在他们的研究模型中，因此，没有解决相对重要性。我们的研究结果表明，在2型糖尿病护理中使用视频会诊的BI主要是PU对态度产生积极影响的结果。

    通过研究慢性护理在我们的背景下- 2型糖尿病-我们的研究结果有助于在全科实践中视频咨询的新兴文献，迄今为止主要研究急性或亚急性或非工作时间护理[17，25，31]。这项研究的一个主要优势是，研究结果建立在TAM基础上，这是一个稳健的模型[36，37对卫生技术使用具有良好的预测能力[38]。研究结果也得到了拟合优度检验的支持，表明研究模型对结构方程建模估计具有可接受的拟合。我们的分析的一个优势是，它不依赖于假设的措施是正态分布，因为我们使用Satorra-Bentler调整结构方程建模。

    实际意义

    在全科实践中使用视频会诊来提供慢性病管理的潜力是有希望的[1，10，11并可能从根本上改变初级保健部门提供护理的方式[12，19]。2型糖尿病是一种慢性病，在全科医生中进行视频咨询尤为重要[43-45因为，作为一种新的护理模式，它可以提供高质量、高效的护理[46，47在糖尿病患病率不断上升的时候[48]。我们的研究结果(研究模型中的标准化和非标准化路径系数)表明，PU和态度之间以及态度和使用BI之间存在最强的正相关关系。这表明，如果政策制定者想要增加全科医生对视频咨询的使用，以提供2型糖尿病护理，他们必须确保该技术在全科实践中是有用的，因为它将对他们的态度产生积极影响，而这反过来又将积极影响他们使用该技术的意图。对扩大视频咨询感兴趣的政策制定者可以从研究构成研究模型的各维度的项目中受益。例如，为了改善视频会诊，政策制定者应该找到三个问题的解决方案:如何确保视频会诊(1)改善治疗，(2)使治疗更有效，(3)使治疗更容易?

    与此相关，我们的研究结果为减轻变革犹豫提供了建议，这仍然是在日常实践中实施视频咨询的障碍[21]。研究表明，在大型诊所工作——而不是年龄或性别等个人特征——会增加全科医生使用视频咨询的可能性。22，23]，分别探讨小型和大型实践的看法似乎是相关的。以PU为例，小型和大型实践可能在视频咨询改善和简化治疗的方式上有所不同。这些见解很重要，例如，来自丹麦卫生局的数据显示，从2020年到2021年，在全科医生中使用视频咨询的情况有所减少[78]，这表明全科医生使用这项技术，但它还不是全科医生的常规工作。此外，技术的持续改进及其在实践中的应用至关重要，因为这种新的护理模式有增加全科医生工作量的风险，并且可能需要分配更多资源来实施数字优先的途径[14]。对于后者，研究发现培训有助于在日常实践中实施视频咨询[20.]。

    限制

    对原始TAM进行了两次修改，突出了最终的研究模型。首先，删除一个条目(态度条目2)，因为它降低了态度维度的Cronbach α。另一个项目(PEOU4)由于验证性因子分析的低因子负荷而被删除。为了评估去除这些项目对结果的影响程度，我们进行了一个结构方程建模估计，其中包括这些项目，其显示的路径系数与我们的最终模型非常相似，从而支持最终结构方程模型的准确性。其次，没有对所有被调查者进行结构方程建模估计，因为省略了那些跳过的问题。运行结构方程建模估计，包括回答不全的受访者，导致相似的路径系数，但拟合优度较差。最终的研究模型符合推荐的拟合优度指标，但未通过卡方检验。未能通过卡方检验是结构方程模型的一个已知问题，与我们的研究类似，结构方程模型有大量的受访者和调查答案是非正态分布的[75]。使用Satorra-Bentler调整来解决异常问题。

    随着TAM结合可接受的拟合优度指标得到广泛的研究验证，最终的研究模型被认为是有效的。然而，由于这项研究调查了来自税收资助的医疗保健系统的全科医生，研究结果可能最适用于具有类似医疗保健系统的国家，如英国国家卫生系统。一些作者还担心，最初的TAM和后来的扩展在医疗保健方面缺乏准确性，因为它们无法考虑外部变量的影响和技术接受的障碍[36]例如对资讯科技的心理拥有权[79]或社会规范[55]。然而，为了本研究的目的，研究模型保持简单，主要有两个原因。首先，延伸TAM的医疗保健研究结果只导致解释力相对适度的增加[55]。其次，让全科医生回答调查是困难的[43]，而包括其他变量来提高精度可能会以较低的回复率为代价。更多的问题也增加了被调查者疲劳和遗漏答案的风险。

    在所有3326名丹麦全科医生中，相对较低的应答率(12.8%)增加了选择偏倚的风险。然而，它提高了对调查结果的信心，即全科医生样本的个人特征与总体具有可比性，并且样本中使用视频咨询的受访者比例与其他来源的受访者比例相似[78]。这一发现支持了我们研究结果的普遍性。让丹麦全科医生参与调查研究的困难是一个解释，因为他们是营利性公司，通常时间很紧。62]。该调查也是在2019冠状病毒病大流行期间进行的，而其他全科医生调查的回复率也很低[22，43，80]。可以推测，对技术持最强烈积极或消极态度的全科医生更有可能参与。如前所述，态度维度项目的单变量正态性检验表明，受访者的态度相对正态分布，不仅代表了对用于糖尿病护理的视频咨询的最消极或最积极的态度。

    研究设计是横断面的，因此，只能在收集数据时捕捉全科医生的观点。尽管在大多数TAM研究中，截面设计是标准的[37，38]，通常推荐纵向研究来评估随时间的变化，以使研究结果更加可靠。从同一来源(即全科医生)收集TAM中变量的数据会产生常见的方法偏差[81这是研究中的潜在风险。然而，常见的方法偏差在这里并不重要，因为研究模型询问的是使用的意图而不是实际使用。

    结论

    本研究通过丹麦全科医生的代表性调查样本，探讨了在全科医生中使用视频会诊提供2型糖尿病护理的潜力。在TAM的基础上，我们的研究提出了两个主要驱动因素:PU积极影响使用糖尿病视频会诊的态度，态度积极影响BI使用该技术。对于有兴趣扩大全科医生使用视频会诊来提供糖尿病护理的政策制定者，我们的研究结果表明，他们应该强调这项技术如何改善治疗，使其更有效、更容易。为此，政策制定者可能需要探索这些有用性方面对在不同组织环境中工作的全科医生意味着什么。

    致谢

    作者感谢来自丹麦5个地区的5名全科医生:Rasmus Dahl-Larsen、Michel Kjeldsen、Gitte Krogh Madsen、Janus Nikolaj Laust Thomsen和Mogens vesterggaard提供的见解。作者感谢Henrik Støvring、Lasse Bjerg Hansen、Daniel Witte和Kasper Norman对方法的评论。

    作者还要感谢北丹麦地区、丹麦中部地区、丹麦南部地区、新西兰地区、首都地区的质量和培训委员会以及伦德贝克基金会全科医生奖学金。支持由奥胡斯大学医院的Steno糖尿病中心提供，部分资金来自诺和诺德基金会的无限制捐赠。

    作者的贡献

    TP和AS对研究进行了概念化和设计。TP和DCT收集数据，进行统计分析，撰写论文初稿。所有作者都对稿件进行了严格的修改，并批准了提交的版本。

    利益冲突

    没有宣布。

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    BI:行为意向
    PEOU:感知易用性
    菩:感知有用性
    TAM:技术接受模型

    R库卡夫卡编辑;提交03.03.22;经皮克马特、修勒修斯同行评议;对作者的评论14.06.22;07.07.22收到修订版本;接受18.07.22;发表30.08.22

    版权

    ©Daniel Cæsar Torp, Annelli Sandbæk, tim Prætorius。原发表于医学互联网研究杂志(//www.mybigtv.com)， 30.08.2022。

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