了解卫生保健专业人员对移动医疗持续和绩效的看法的决定因素gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

随着移动技术的广泛使用，移动信息系统(ISs)已成为卫生保健业务的关键工具。近年来，智能健康(health)已成为政府和医疗行业推动的关键战略;然而，健康的成功实施取决于移动医疗(mHealth)的发展[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。移动医疗的定义是通过消除地点和时间限制，同时提高医疗保健的覆盖范围和质量，随时随地为任何人提供医疗保健[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

研究动机与目的gydF4y2Ba

在现实中，卫生保健专业人员(HCPs)往往需要高质量的通信和信息资源，包括通信能力、医院信息系统(HISs)、信息资源和临床软件应用，在护理点促进快速决策和低错误率，提高数据管理质量和可访问性，提高实践效率和知识[qh]gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba-gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。尽管适当使用移动医疗可能会在扩大医疗保健覆盖面、提高决策速度、管理慢性病和在紧急情况下提供适当的医疗保健方面取得重大进展[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]， Solanas等[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba认为移动医疗仍处于发展的早期阶段。michael等人[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]报告指出，目前的移动医疗研究没有充分评估移动医疗干预措施，也没有提供足够的证据证明其对健康的影响。此外，世界卫生组织[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]表明，竞争优先级、成本和缺乏知识是移动医疗实施的最关键障碍。因此，适当的评估是至关重要的，特别是在移动医疗系统的实施及其在日常卫生保健实践中的使用之后，特别是从用户(HCPs)的角度来看。本文提出并验证了一个扩展模型，通过整合期望-确认模型(ECM)和个人、技术和任务的特征，从HCPs的角度确定影响移动医疗持续和性能的关键因素，并评估移动医疗在临床实践中的注入。gydF4y2Ba

文献综述gydF4y2Ba

移动健康gydF4y2Ba

Varshney [gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]将移动医疗定义为通过消除地点和时间限制，同时提高医疗保健的覆盖面和质量，随时随地为任何人提供医疗保健。或者，移动健康是移动通信技术在医疗保健领域的应用;它将HISs和移动设备与无线通信技术相结合，实现即时医疗，处理多种合作医疗任务[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]。如今，各种移动设备——个人数字助理、平板个人电脑(pc)、笔记本电脑、个人手持电话系统、智能手机、平板电脑、移动临床助理和ipad——由于其便携尺寸、相对较低的成本和易于使用，已被用于在临床环境中通过无线网络访问移动ISs。gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]。这个词gydF4y2Ba移动gydF4y2Ba强调各种能力和条件以及可移动性和可移植性。增加流动性还可以提高服务效率和灵活性。先前的研究表明，对机动性的需求是医院应用技术创新的主要原因，而机动性在医疗保健中至关重要[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba-gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。因此，移动医疗有可能提高医疗服务提供者的速度、工作质量和效率。移动健康的实施通常使用便携式信息设备，如平板电脑、笔记本电脑、iPad或智能手机，以适当地满足医疗保健人员的需求。gydF4y2Ba

许多研究报告称，如果使用得当，移动医疗系统有助于快速决策，错误率低，从而提高数据管理质量和可及性，提高实践效率和知识[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba-gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。一些研究人员[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba-gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]提到，移动医疗系统提高了医疗服务质量，提高了医疗服务提供者的生产力，并确保了信息提供的及时性，从而减少了错误的发生。因此，移动医疗系统有望对临床常规和工作流程产生相当大的影响。gydF4y2Ba

信息技术的延续与绩效gydF4y2Ba

Bhattacherjee [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba认为现有的信息技术(IT)或信息系统(IS)接受模型，侧重于在IT或IS采用和实施的早期阶段的用户评价，对观察到的连续性行为提供了不充分的解释，有时可能与之相矛盾;此外，IT或IS的长期成功取决于它的持续使用，而不是第一次使用。Bhattacherjee [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]提出了一种基于期望-确认理论的ECM，这是最早的IS延续模型之一[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba在消费者行为中理解实施后信息系统的持续性，其中使用信息系统超越了有意识的行为，成为正常日常活动的一部分。研究发现，用户继续使用网络服务的意愿受到用户满意度和使用后感知有用性的影响。信息服务的期望-确认和感知有用性直接影响信息服务用户的满意度;用户满意度直接影响用户继续使用网站的意愿。Limayem等[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]进一步建议，当大量用户从最初采用阶段进展到持续使用信息通信技术时，信息通信技术(ICT)的实施应被视为成功。如今，ECM正被广泛应用并扩展到各种研究环境中，包括Web门户，以研究影响is实施后用户对ISs的意图和行为的因素[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]、网络社区[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]、电子病历[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]、移动医疗系统[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]，以及电子服务[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba-gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。在上述研究中，Akter等[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba认为持续性是移动医疗系统面临的挑战，探索持续性行为理论对于开发理解移动医疗服务的全面持续性模型是必要的。因此，Akter等[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba结合ECM和服务质量和信任的结构来调查移动医疗服务在经济金字塔底层的持续性。梅特勒(gydF4y2Ba25gydF4y2Ba整合ECM和影响自动行为的因素(促进条件、任务契合度和计算机素养)来评估电子病历延续行为。此外，Chen等[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba研究了技术准备度(创新、乐观、不适和不安全)对用户满意度和电子服务持续意向的影响。尽管进行了许多扩展的ECM研究，Bhattacherjee和Barfar [gydF4y2Ba31gydF4y2Ba认为一些研究仅仅将接受理论和持续理论结合起来预测IS的持续行为是不合适的。这意味着扩展的ECM应该考虑IS注入(同化或整合)阶段的一些显着变量，即特定的IS已经很好地实施并成为其日常流程的一部分。gydF4y2Ba

一些研究强调在同化或整合阶段检查移动医疗的决定因素，在这个阶段，移动医疗服务或系统是稳定的，并已纳入日常实践[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32gydF4y2Ba-gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]。例如，O 'Connor等人[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba认为，大多数输液研究都相当重视组织层面的技术方面，而不是个人层面。作者建议，考虑到技术、个人和任务的特点，在技术注入阶段在个人层面上进行额外的研究。因此，他们提出了一个研究框架，重点研究技术特征(可用性、成熟度和可移植性)、个人特征(习惯、自我效能和技术信任)和任务特征(时间关键性、相互依赖性和可移植性)的影响。基于深入案例研究的结果，研究了卫生保健提供者注入移动医疗服务的程度以及注入程度(包括综合使用和探索性使用)与绩效之间的关系。尽管该研究提出了许多影响输液阶段移动医疗系统的潜在因素，但该框架应根据各种卫生保健环境或应用进行适当修改和验证。gydF4y2Ba

应根据用户满意度和从用户角度持续使用的具体结果来评估移动医疗系统的性能，因为性能评估是移动医疗系统或移动医疗系统影响的主要关注点[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba-gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]。古德休和汤普森[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]提出了任务-技术契合(TTF)理论，以强调技术特征与用户任务之间的契合对于实现个人绩效效果的重要性。在模型中，TTF受前因(包括技术和任务特征)的影响，并且TTF对is的利用率和性能也有显著影响。此外，在TTF理论中，IS利用率对个体绩效也有直接影响。基于TTF的观点，Hsiao和Chen [gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]研究发现，使用流动护士服务为护理人员提供了实时准确的信息，提高了护理人员护理病人的效率和效果，从而进一步提高护理绩效。林(gydF4y2Ba17gydF4y2Ba[]报告了移动医疗系统的技术(适用性、用户界面和可移植性)、个人(计算机自我效能、用户体验和自我沉浸)和任务(非常规、及时性、相互依赖性和移动性)特征之间的契合对任务绩效(在满足期望、积极态度和满足用户需求方面)的显著影响。虽然TTF理论为研究TTF、利用和绩效之间的关系提供了一个有用的视角，但缺乏实证研究，特别是在医疗保健行业中，探索TTF在is输注阶段的作用，关于is的综合和探索性使用[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]。在本研究中，我们只参考了TTF的前因变量和信息系统利用与个人卫生信息技术应用绩效之间的关系。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

研究模型gydF4y2Ba

为了提供对移动医疗系统实施后阶段(或在IS输注阶段)的全面理解和见解，本研究提出了一个扩展的ECM研究模型，通过结合Bhattacherjee [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]以及O’connor等人提出的移动医疗输液框架[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。这种整合是基于这样的假设，即移动医疗的连续性在is输注阶段至关重要，因为移动医疗服务的使用已成为HCPs日常临床实践的一部分。此外，医护人员的继续意向和移动医疗系统的后续使用行为有望提高个人绩效。然而，O’connor等人提出的框架中提到的一些变量[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]应根据台湾的卫生保健情况和应用情况进行调整。在本研究中，O’connor等人提出的用户特征的自我效能感和技术信任变量[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]被排除在外。自我效能不被认为是移动医疗输液的一个重要因素，因为它在医生的研究中是微不足道的。gydF4y2Ba39gydF4y2Ba和护士的[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba他在台湾的接受度。此外，O 'Connor等人提出的技术信任[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]，以解决用户因资讯科技的可靠性而不愿使用的问题。在本研究中，移动健康应用程序已经在病例医院使用了几年，并且已经融入到HCPs的日常临床实践中。此外，移动健康应用程序不是强制性的hcp使用;因此，技术信任不是本研究的主要关注点。我们还将个人创新作为个人特征的一个调查因素，因为Rai等人报道了消费者的个人创新对移动健康使用意愿和同化有显著的积极影响[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]。然而，个人创新与移动医疗延续之间的关系应该在台湾的医疗环境中进一步验证。gydF4y2Ba

因此，研究模型(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)可分为两个主要部分。第一部分包括影响电子健康(eHealth)连续性和绩效的方面，这些方面源于电子健康管理和移动健康连续性的影响:确认、感知有用性、用户满意度、连续性意图和个人绩效。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 查看此图gydF4y2Ba

第二部分考察了技术特征、个体特征和任务特征对移动医疗延续的影响;这一部分是基于O’connor等人提出的框架[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]，其中包括创新性和习惯(个人)、可用性、可移植性、成熟度(技术)、时间关键性、相互依赖性和移动性(任务)。变量的度量、操作定义和项数总结于gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

在本研究中，确认是指用户对使用移动医疗系统的期望与实际表现之间一致性的感知。感知有用性是指用户对移动医疗使用的预期好处的感知。用户满意度是指用户对以往移动健康使用的影响(感受)。正如ECM所示，确认对感知有用性和用户满意度有直接影响[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]。先前的研究认为，感知有用性直接影响用户满意度和系统的持续使用[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]，用户满意度对网络服务的持续使用有直接影响[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。此外，移动健康持续是指用户继续使用移动健康的意愿。个人绩效是指使用移动健康来帮助医疗服务提供者提高医疗活动的效率、效果和质量。个人表现意味着工作效率的提高和工作效能和质量的改善[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]。O'Connor等人[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]认为用户的继续意图可能受到用户满意度的影响，它可以用来预测或解释信息系统的继续使用以及个人绩效。因此，本文提出以下6个研究假设:gydF4y2Ba

• H1:移动医疗系统的确认显著影响感知有用性。gydF4y2Ba
• H2:移动医疗系统的确认显著影响用户满意度。gydF4y2Ba
• H3:移动医疗系统的感知有用性显著影响用户满意度。gydF4y2Ba
• H4:用户对移动医疗系统的满意度显著影响移动医疗的持续性。gydF4y2Ba
• H5:移动医疗系统的感知有用性显著影响移动医疗的持续性。gydF4y2Ba
• H6:移动医疗的持续使用显著影响个人表现。gydF4y2Ba

O 'Connor等人提出的框架中提到的大多数因素[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]适合移动医疗的延续，因为延续在移动医疗输液阶段是至关重要的，在这个阶段，移动医疗服务的使用已经成为HCPs日常临床实践的一部分。本文研究的影响因素可分为三个维度:个体特征(创新性和习惯)、技术特征(可用性、成熟度和可移植性)和任务特征(时间关键性、相互依赖性和移动性)。上述个人特征代表了使用IT后的个人特征和感知。个人创新能力的定义为个人愿意尝试使用新的资讯科技。[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]，这是技术使用行为的个人特征[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba46gydF4y2Ba]。创新性高的用户往往关注新技术的发展，能够有效地自主学习技术功能，并向他人提供建议。Rai等[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba研究发现，消费者的个人创新能力对移动健康的使用意愿和同化有显著的正向影响。因此，高度的个人创新促进了组织的变革和内部操作中实施技术的传播[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]。Chen等[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba研究表明，创新性是用户满意度的主要驱动因素，具有较高创新性的用户对技术的满意度和继续使用技术的意愿相对较高。因此，个人创新显著影响移动健康的延续。习惯被定义为个人倾向于自动使用技术的程度[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。习惯通常被认为是一种不经过深思熟虑的行为或行动。随着时间的推移，想法、方法、判断和反应都会稳定下来。这样的行为模式变得部分固定;因此，它被称为惯性。习惯也会影响过去和将来的行为[gydF4y2Ba47gydF4y2Ba]。Gefen [gydF4y2Ba48gydF4y2Ba]报告指出，如果使用创新技术是一种日常行为，那么对用户来说，使用技术就会成为一种个人习惯。习惯通过反复的刺激和反应来强化个人行为。Limayem等[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]指出，使用移动健康技术一年以上的用户养成了使用技术的习惯。因此，预计习惯会影响移动健康技术的注入，并被认为对移动健康的延续有重大影响。gydF4y2Ba

古德休和汤普森[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba[]表明，当技术被持续使用时，任务与技术特征之间更好的契合可以提高输液阶段的表现。因此，在研究技术性能时，应考虑任务特性和技术特性。任务特征暗示了用户期望执行的任务的固有性质。在本研究中，任务特征包括时间关键性、相互依赖性和流动性。时间关键性定义为通过移动医疗技术获取信息的紧迫性[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba]。相互依赖是指使用移动医疗技术完成任务需要与其他人进行互动的程度[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba50gydF4y2Ba]。移动性是指使用移动医疗技术在不同地点执行任务的程度[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba]。技术特征是特定技术提供的特定特性、功能或可用性。技术特征包括可用性、成熟度和可移植性。可用性定义为在需要时访问移动医疗技术的能力[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba51gydF4y2Ba]。系统成熟度是指用户认为系统的质素达到令人满意的程度，以及系统有改善的需要。[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba43gydF4y2Ba，gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]。便携性是指移动医疗技术传输的容易程度[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]。如图所示，本文提出了3个研究假设，包括8个子假设:gydF4y2Ba

• H7: HCPs的个体特征显著影响移动健康的连续性。gydF4y2Ba
  • H7a:个人创新显著影响移动健康的延续。gydF4y2Ba
  • H7b:个人习惯显著影响移动健康的延续。gydF4y2Ba
• H8:移动健康的技术特性显著影响移动健康的延续。gydF4y2Ba
  • H8a:移动医疗的可用性显著影响移动医疗的持续性。gydF4y2Ba
  • H8b:移动医疗的可移植性显著影响移动医疗的持续性。gydF4y2Ba
  • H8c:移动医疗的成熟度显著影响移动医疗的持续性。gydF4y2Ba
• H9: HCPs的任务特征显著影响移动健康的连续性。gydF4y2Ba
  • H9a:任务时间关键性显著影响移动健康的连续性。gydF4y2Ba
  • H9b:任务相互依赖显著影响移动健康的连续性。gydF4y2Ba
  • H9c:任务移动性显著影响移动医疗的连续性。gydF4y2Ba

工具和应答者gydF4y2Ba

问卷设计分为两个阶段。第一阶段是建立测量项目。我们从文献综述中收集结果，以获得一个全面的测量项目列表。每种结构的所有测量都是从现有的经过验证的仪器中获得的，并对它们进行了修改，以确保适合移动健康。共有4个变量，即确认、感知有用性、满意度和移动健康持续性，这些变量来自于ECM，使用改编自Bhattacherjee [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]，梅特勒[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]、赖特和漫威[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]， Kuo等[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。测试的表现采用了奥康纳等人改编的6个项目[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]和Junglas等[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]。采用改编自Limayem等人的8个项目来测量个人特征，包括创新能力和习惯[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]， Chen等[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]， O 'Connor等[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]， Kuo等[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。技术特征，包括可用性、可移植性和成熟度，采用Lin [gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]， O 'Connor等[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]， Gebauer等[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]。任务特征，包括时间关键性、相互依赖性和移动性，采用萧和陈的9个项目进行测量[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]，林[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]， O 'Connor等人[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。有关调查问卷的详细说明载于gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba。将问卷条目初步翻译成中文，并邀请2名卫生保健和信息管理双语教育专家对译文内容的等价性进行评价。问卷主要由两部分组成。第一部分收集了参与者的人口统计数据，包括年龄，性别，教育程度，部门，以及使用移动技术和移动健康的经验。第二部分包括与影响移动健康持续和性能的因素有关的测量项目。gydF4y2Ba

问卷设计的第二阶段涉及测量量表的评估和选择。采用内容效度指数(content validity index, CVI)对问卷内容进行评价，根据Petrick [gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]。总共邀请了2名移动医疗保健的卫生保健专业人员和1名卫生信息管理教授作为专家来检查问卷的内容效度。初始问卷共有47个题项，除1个题项因其CVI小于0.8而被剔除外，其余46个题项因其CVI值大于0.95而被保留，平均CVI值为0.98，专家效度极佳。此外，还根据专家建议对问卷的语义和措辞进行了修改。最后得到一份46项的问卷。每个项目使用5分李克特量表(1分表示非常不同意，5分表示非常同意)进行测量。gydF4y2Ba

本研究的调查对象为台湾南部目标医院的医护人员，约有120名医生和500名护士。自2009年以来，病例医院开发并实施了移动医疗系统，这是一种结合了移动医疗设备和医疗设备的系统，以满足医务人员对临床病人护理的需求，特别是提供医务人员更及时的沟通和直接的数据输入，减少可能的医疗错误，并获取最新的医疗记录。移动终端设备可以通过安全的无线网络基础设施连接和访问所有必需的和集成的来自医院终端设备的患者相关信息，包括各种已开发的系统(计算机化医嘱输入系统、实验室终端设备、护理终端设备、药房终端设备、图片存档和通信系统、电子医疗记录、患者转诊系统等)，以支持医院的住院、门诊和急诊服务。可安装在各种移动设备上，包括配备平板电脑的移动护理车(专门针对护士)、配备平板电脑的移动医疗车(专门针对医生)、移动电话和iPad，以满足医护人员的移动需求，特别是在住院和急诊服务中。gydF4y2Ba

2014年以来，开发了病例医院部分健康app，安装在手机上、ipad上，实现医学检查、检测、报告的即时查询，并接收临床实验室危急值预警高风险提醒系统的即时通知;然而，由于屏幕尺寸小、计算能力低以及智能移动设备的数据输入问题，这些应用程序只能提供相对具体和有限的患者护理信息。因此，病例医院的HCPs更倾向于通过安装在移动护理车、移动医疗车和平板电脑上的移动ISs访问患者的完整护理信息。要求具有至少一年移动医疗应用经验，并且是移动医疗的积极和自愿用户，通过移动设备在临床实践中使用移动ISs的HCPs参与。在获得机构审查委员会(IRB NO.105B-009)的批准后，在护理部和医院行政部门的协助下，将问卷分发给合格的医护人员。数据收集时间为2016年2月1日至3月1日。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

描述性统计gydF4y2Ba

共对282人进行问卷调查，回收有效问卷201份，回复率为71.3%(201/282)。自愿参与或许可以解释相对较高的回复率。人口统计数据(见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)显示，女性占94.0%(189/201)，40岁以下的占92.1%(185/201)，其中年龄<30岁的占48.3%(97/201)，30-40岁的占43.8%(88/201)，本科或硕士学历的占73.1%(147/201)。在受访者中，94.0%(189/201)在护理部门工作，其余在医疗部门工作。此外，77.1%(155/201)的参与者在使用移动健康方面有超过1年的经验，从而表明所选受访者的适当性。gydF4y2Ba

度量模型gydF4y2Ba

收集的数据使用偏最小二乘(PLS)技术进行分析，该技术可以提供广泛、可扩展和灵活的因果建模功能[gydF4y2Ba55gydF4y2Ba]，在WarpPLS软件(版本5.0)中，因为它易于使用，并且能够执行本研究中报告的所有建模过程[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。Chin [gydF4y2Ba57gydF4y2Ba]被使用。第一步是评估测量模型，第二步是评估结构模型。在使用WarpPLS 5.0时，推荐了几种评估模型数据拟合的标准，包括平均路径系数(APC)、平均r平方(ARS)、平均调整r平方(AARS)、平均块方差膨胀因子(AVIF)、平均全共线性方差膨胀因子(AFVIF)、Tenenhaus拟合优度(GoF)和r平方贡献率(RSCR) [gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。这些模型拟合和质量指标是WarpPLS 5.0比其他基于方差的结构方程建模方法提供的另一个优势。一般来说，在模型中加入潜在变量会增加ARS的值，而降低APC的值。只有当潜在变量的加入能够提高整体模型的预测和解释质量时，ARS和APC才会同时增加[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。AARS通常低于模型中的ARS，当预测器无法提高每个潜在变量的解释值时，AARS用于纠正r平方系数的不当增加[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。avf和AFVIF用于评估如果加入新的潜在变量，并且可能与现有潜在变量在意义上重叠，则模型共线性的增加[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。GoF是评估模型解释力的一种度量，而RSCR是评估模型不受负r平方效应影响的程度的一种度量[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。如gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba，结果表明，所有模型拟合和质量指标均在推荐范围内或概率值小于0.001。a的APC为0.237gydF4y2BaPgydF4y2Ba<。001, a的ARS指数为0.529gydF4y2BaPgydF4y2Ba<。001, a的AARS指数为0.521gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施。APC、ARS、AARS值均较推荐值吻合较好。avf为2.246,AFVIF为2.324，表示所研究的模型不存在共线问题。GoF为0.649，这表明比0.36的大值更适合[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。综上所述，所提出的移动医疗模型得到了验证，模型拟合良好，质量指标良好。gydF4y2Ba

我们进一步评估了该工具在信度、收敛效度和区别效度方面的心理测量特性。根据Hair等人的方法[gydF4y2Ba58gydF4y2Ba]、Cronbach alpha和各构式的复合信度(composite reliability, CR)检验信度和内部一致性。gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba结果显示，所有构式的Cronbach alpha和CR值均高于推荐值(0.7)[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba，gydF4y2Ba58gydF4y2Ba]，从而表现出可接受的可靠性和内部一致性。采用收敛效度和判别效度对测量的效度进行了检验。福内尔和拉克尔[gydF4y2Ba59gydF4y2Ba]建议平均方差提取(AVE)值应大于0.5，且每平方相关，表明有足够的收敛效度和区分效度。如图所示gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba，各构式的AVE值均在0.686 ~ 0.898之间，均大于推荐值(0.5)，具有较好的收敛效度。此外，AVE的平方根均高于其他潜变量之间的相关，表明有足够的区分效度。gydF4y2Ba

结构模型gydF4y2Ba

使用WarpPLS 5.0和自举重采样方法对结构研究模型进行分析[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。结构模型的测试主要基于路径系数和gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba价值。路径系数表示变量之间关系的强度和方向，以检验它们的显著性gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba值表示外部变量可以解释内部变量的可变性的百分比，并表示模型的预测能力。如图所示gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba， 9个假设(H1、H2、H3、H4、H5、H6、H7b、H8c、H9c)得到证实，其余假设(H7a、H8a、H8b、H9a、H9b)未得到本研究的显著支持。结果显示，移动医疗的持续(gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba=0.522)主要受感知有用性的影响(beta= 0.128;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)、成熟度(β =.171;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.007)，习惯(β =.191;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.003)，任务移动性(beta= 0.202;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)，用户满意度(beta=.118;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.04)，而个人表现(gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba=0.492)受到移动健康持续使用的影响(beta= 0.703;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。此外，用户满意度(gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba=0.548)受到确认的影响(beta=.424;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)和感知有用性(beta=.373;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。确认(β= .724;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)显著影响感知有用性(gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba=0.521)，用户满意度(gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba= 0.548)。gydF4y2Ba

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讨论gydF4y2Ba

影响感知有用性和用户满意度的关键因素gydF4y2Ba

与以往的脑电相关研究一致[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]，确认(beta=.724;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)是显著影响感知有用性(由HCPs)和用户满意度的因素。两者都证实(beta=.424;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)和感知有用性(beta=.373;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)是用户对移动医疗系统满意度的重要预测因子。在电子健康背景下，确认占感知有用性方差的52.1%，而确认和感知有用性均占满意度方差的54.8%。确认是指用户对移动医疗使用预期与实际表现之间一致性的感知[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]，而感知有用性是用户对移动医疗使用的预期好处的感知[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。这意味着HCPs对移动医疗系统的期望通过实施后的表现得到了证实。与会者预期，移动医疗的使用将对临床护理的质量、医疗团队同时处理患者信息的效率以及患者护理管理产生积极影响。在系统开发之前了解HCPs的期望，并在实施移动医疗系统后评估他们的反应，可以增加在临床护理中使用移动医疗系统的好处。因此，持续评估移动医疗系统提供的临床护理功能是否满足用户的期望是至关重要的。随着医护人员使用系统的时间越来越长，对系统的熟悉程度越来越高，可能会对系统的进一步完善提出新的要求。管理人员和系统开发人员应考虑功能需求的动态变化，以确保用户满意。在移动医疗被注入并整合到医疗保健机构的日常运营和临床护理实践中后，医疗保健机构应该比较他们采用移动医疗系统前的期望和实际表现，以及感知到的有用性，从而提高临床护理质量和护理管理效率。这种确认和移动医疗的感知有用性有助于提高用户满意度。gydF4y2Ba

本研究显示，感知有用性(beta=.128;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)，用户满意度(beta=.118;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.04)、技术成熟度(beta=.171;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.007)，个人习惯(β =.191;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.003)，任务移动性(beta= 0.202;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)对移动医疗持续度有显著的正向影响，占总解释方差的52.2%。在已确定的影响移动医疗连续性的因素中，任务移动性、个人习惯和技术成熟度对移动医疗连续性的直接影响比从ECM中得出的因素(感知有用性和用户满意度)更为显著。与以往的脑电相关研究一致[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]，该研究证实，感知有用性和用户满意度是移动医疗持续发展的关键预测因素。此外，纳入个人、技术和任务的特征有助于扩展原始ECM，以了解影响移动健康持续性的因素。为了提高HCPs对移动健康持续发展的意愿，有必要关注与任务移动性、用户习惯、技术成熟度、与感知有用性相关的用户感知和用户满意度相关的特征。gydF4y2Ba

本研究对O’connor等人提出的移动医疗输液框架进行了实证验证;然而，只有移动性、习惯和成熟度被发现是移动健康输液的显著预测因素。先前的研究强调，机动性是医院应用技术创新的主要原因[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba-gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。Zhang等[gydF4y2Ba49gydF4y2Ba]报告说，移动保健技术使工作人员能够自由地与技术工具互动和使用，而不受时间和地点的限制。本研究表明，移动性是影响移动健康持续发展的最关键因素。与Limayem等人的研究结果一致[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]，这项研究表明，习惯在移动健康的持续发展中起着重要作用。以往的研究显示，系统成熟度是指用户认为系统质素达到令人满意的水平，以及认为系统有改善的需要[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba43gydF4y2Ba，gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]。O 'Connor等人[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]认为移动系统糟糕的图形用户界面设计和不满意的流程设计导致了不必要的医疗差错。当用户(HCPs)认为移动医疗系统质量差时，他们就不太可能使用移动医疗系统。我们的研究表明，移动医疗的成熟度对其持续发展至关重要。因此，它通过关注移动健康应用程序的设计和实现问题来满足实际用户的需求，增加了HCPs对移动健康延续的意图。本研究表明，当移动医疗应用程序提供高质量的移动医疗系统和对HCPs需求的卓越支持时，用户(HCPs)对移动医疗的持续意愿相对较高。如上所述，我们建议在引入移动医疗应用时，对任务移动性、技术成熟度和个人习惯进行评估，并提供与上述因素之间的契合度相关的更好的支持，因为这些因素是hcp继续移动医疗的显著预测因素。gydF4y2Ba

此外，在ecm相关研究中，移动医疗系统的感知有用性和用户满意度被认为是影响技术延续的关键因素[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]，据报道，在本研究中，从HCPs的角度来看，它们对移动健康的持续发挥了显著的积极作用。我们应该提供足够的激励和资源，以提高(HCPs)在系统实施后或输液阶段的感知有用性和用户满意度。与以往的研究相反[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba34gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba，gydF4y2Ba50gydF4y2Ba，gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]，我们发现，在本研究中，个体特征(创新性)、技术(可用性和可移植性)和任务(及时性和相互依赖性)中的一些因素对移动健康的持续性没有显著影响。一种可能的解释是，上述因素在移动医疗环境中不是显著的预测因素，特别是在台湾HCPs的角度来看，在移动医疗系统的实施和输液阶段。此外，这些不显著因素主要来源于O’connor等人提出的移动健康输液的概念框架[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba由于研究背景、用户群体和应用系统的差异，他们可能通过实证研究获得混合的结果。从HCPs的角度来看，本研究中调查的一些因素在台湾病例医院的移动健康应用中是不显著的，这是可以接受的。例如，在Rai等人的研究中，消费者的个人创新性是移动健康同化的一个重要因素[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba];然而，从HCPs的角度来看，我们发现个人创新在医疗保健背景下是微不足道的。gydF4y2Ba

影响个人表现的关键因素gydF4y2Ba

结果表明，移动健康的连续性(β =.703;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)对个体绩效有显著的正向影响，从而解释了49.2%的个体绩效方差。O 'Connor等人[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]发现HCPs的个人表现受到持续使用移动健康在输液阶段的影响，这也显著影响个人在系统使用中的表现。不出所料，与O’connor等人[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]古德休和汤普森[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]，该研究强调了移动医疗的连续性对个人表现的积极影响。如果HCPs打算在实施后或输液阶段将移动医疗系统纳入常规实践，移动医疗系统可以提高他们的个人绩效，包括改善医疗团队内部的信息交换和临床护理中的任务识别，提高患者护理的效率，提高临床患者护理的质量，改善卫生保健人员与患者或其家属之间的沟通。一个组织的系统采用并不总是自愿的;有时是因为工作需要或完成工作需要使用信息系统。系统开发过程的最终目标，包括最初的概念，实施，采用，以及随后的接受和继续使用移动健康，是提高个人绩效和满足临床工作需求。因此，我们需要关注移动健康需要进一步完善的系统功能和需求;因此，用户将变得更加熟悉和舒适的移动医疗。这有助于提高用户的工作性能。gydF4y2Ba

此外，在本研究中，我们通过使用6个项目(gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba）.结果显示，各项目的平均得分在3.83 ~ 4.10之间，表明HCPs对移动健康的持续度评价较高。根据各项目平均得分降序排列的结果，医护人员认为使用电子医疗保健系统改善了与医疗保健团队的信息交流(平均4.10,SD 0.60)，促进了与患者及其家属的沟通(平均4.10,SD 0.60)，提供了有效的患者护理(平均3.94,SD 0.60)，提高了患者护理质量(平均3.91,SD 0.63)，改善了专业形象(平均3.86,SD 0.63)。促进任务完成(平均值3.83，标准差0.62)。这意味着，改善与医疗团队的信息交流，促进与患者及其家属的沟通，以及提供有效的患者护理是HCPs确定的移动医疗系统绩效的前三大指标。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

卫生保健的关键组成部分是移动卫生保健，适当使用移动卫生保健可能会在扩大卫生保健覆盖面、改善决策、管理慢性病和在紧急情况下提供适当的卫生保健方面取得重大进展[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。然而，之前的研究表明，移动医疗还处于发展的早期阶段[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。此外，目前的移动健康研究既没有充分评估移动健康干预措施，也没有提供足够的证据证明移动健康对健康的影响[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]。因此，从用户的角度进行适当的评估是至关重要的，特别是在移动医疗系统的实施和系统在日常卫生保健实践中的使用之后。本研究提出了一个创新的扩展模型，通过整合ECM和个人、技术和任务的特征，从HCPs的角度调查影响移动医疗持续发展和移动医疗绩效的关键因素，并评估移动医疗系统在临床实践中的注入。gydF4y2Ba

结果显示，移动医疗持续度主要受感知有用性、技术成熟度、个人习惯、任务移动性和用户满意度的影响，而个人绩效则受移动医疗持续度的影响。用户满意度受到移动医疗确认和感知有用性的影响，而感知有用性受到确认的影响。这项研究表明，从HCPs的角度来看，ECM在移动健康环境中仍然有效。在本研究中确定的影响移动医疗持续性的因素中，任务移动性、个人习惯和技术成熟度对移动医疗持续性的影响比来自ECM的因素(感知有用性和用户满意度)更显著。为了提高卫生专业人员对移动健康持续发展的意愿，必须关注与任务移动性、用户习惯、技术成熟度以及与感知有用性和用户满意度相关的用户感知相关的特征。gydF4y2Ba

我们发现，当关注移动健康应用的设计和实现问题以满足用户的实际需求时，用户对移动健康的持续意愿增加。这意味着，如果移动医疗应用提供了高质量的系统和满意的支持，以满足医疗服务提供者的需求，用户将有较高的移动医疗继续意愿。我们进一步建议在引入移动医疗应用时，对任务移动性、技术成熟度和个人习惯进行评估，并提供与上述因素之间的契合度相关的令人满意的支持。与以往与脑电相关的研究结果一致[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]，我们发现从HCPs的角度来看，感知有用性和用户满意度是影响移动健康持续发展的关键因素。本研究报告，确认在影响感知有用性和用户满意度方面发挥了关键作用。这表明，通过最大限度地减少用户对移动医疗使用的期望与其实际性能之间的差距，有效地提高了感知有用性和用户满意度。我们建议通过提供足够的激励和资源，在实施后或输液阶段提高感知有用性和用户满意度，最大限度地减少用户对移动医疗使用的期望与实际表现之间的差距。gydF4y2Ba

本研究为移动医疗系统的评估做出了理论和实践贡献。首先，本研究提出了一个创新的整合模型，通过IS输注的前因(包括个体、技术和任务的特征)扩展ECM，从HCPs的角度确定影响移动健康持续和绩效的关键因素。扩展的ECM为调查移动医疗的连续性或IS的连续性提供了一个全面的研究模型。其次，个体特征、技术特征和任务特征的纳入不仅提供了一个合理的框架，而且突出了其他研究可以根据研究背景和情况纳入各种关键因素。第三，已确定的影响移动医疗持续性和绩效的关键和突出因素可被实施移动医疗的医院用作评估工具，以促进移动医疗的使用和输液。(4)研究结果还可以帮助打算引入或开发移动医疗应用的医疗机构识别关键问题，并有效地将有限的资源分配给移动医疗系统。gydF4y2Ba

我们建议对这一主题进行进一步研究和未来研究的重点领域。首先，学者们可以使用本研究得出的研究模型，将其应用到各种研究情境中，并比较研究结果。其次，其他人可以利用本研究的发现进行深入的案例研究。为了扩大IS输注阶段的研究范围，未来的研究应关注本研究中不显著的被调查因素(个人创新性、可获得性、便携性、时效性和相互依赖性)。这是合理的，因为正如技术接受模型研究摘要所述，由于研究背景、用户群体和应用系统的不同，那些不重要的因素可能会产生不同(混合)的结果[gydF4y2Ba60gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

这项研究有几个局限性。首先，本研究仅在台湾一家地区医院进行;因此，从本研究中获得的发现可能无法立即转移到具有不同参与者人口和文化的其他国家。其次，本研究采用了横断面调查设计;因此，调查方法的固有局限性是不可避免的。此外，本研究样本由自愿参与者组成。然而，由于该领域通常使用调查方法，因此使用该方法可能不会对结果产生不利影响。gydF4y2Ba