在互联网上搜索健康信息的性别差异和德国的虚拟医患关系:关于男性和女性如何不同及其原因的探索性结果gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

一般的背景gydF4y2Ba

互联网是健康信息最重要的来源之一，不再只面向一小部分互联网用户，现在也面向“一般公众”[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。根据皮尤互联网与美国生活项目[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba在互联网上搜索健康相关信息的最重要的民意调查中，性别是在互联网上搜索健康信息的最重要预测因素之一[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba]。经过大量的实证研究(例如，[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba-gydF4y2Ba8gydF4y2Ba])，事实证明，女性比男性更有可能在互联网上查找健康信息。然而，迄今为止的研究主要集中在健康信息搜索的频率上，而不是潜在的结构，这可能有助于解释互联网健康信息搜索的这种差异。因此，本文超越现有文献，分析互联网健康信息搜索行为中性别差异的可能原因。本文讨论了在动机、情绪、认知、情境和个人参与方面与健康相关信息搜索的性别差异。gydF4y2Ba

此外，论文的第二部分讨论了男性和女性在虚拟医患关系方面是否以及如何不同。在我们的论文中，我们将虚拟医患关系定义为患者与医生(或医生的手术或办公室)之间通过互联网进行的沟通。例子包括发电子邮件，在线预约看医生，和医生进行虚拟会面(例如，通过Skype)。我们解决当前的沟通，以及未来的意图，沟通与全科医生(GP)一般通过互联网和关于不同领域的治疗(例如，常规治疗，急性疾病，健康测试结果的讨论，转介给其他医生)。gydF4y2Ba

理论背景与研究问题gydF4y2Ba

有许多方法和模型旨在解释为什么个人搜索信息。例如，Marton和Choo [gydF4y2Ba1gydF4y2Ba[4]分析了在互联网上寻找健康信息的理论基础定量研究，发现多学科框架存在很大差异。此外，信息技术研究已经产生了许多不同的用户接受新技术的竞争模型(参见概述Venkatesh等人[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba])，每个人都有不同的关注点和不同的技术采用前提。对于本文研究互联网上健康信息搜索行为的性别差异以及虚拟医患关系的主要重点，有3个模型似乎特别适合作为理论基础:计划行为理论(TPB) [gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]、技术接受模型(TAM) [gydF4y2Ba12gydF4y2Ba-gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]，以及媒介使用的功能理论[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

理性行为理论(TRA)的延伸[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]， TPB提出了外生变量行为态度、主观规范和感知行为控制与内生变量行为意向之间的因果关系[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。行为意向和感知行为控制共同影响行为。基于TPB, Venkatesh等[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba研究发现，在决定是否在工作场所采用一项新技术的因素的显著性方面，存在明显的性别差异。根据这些作者的观点，“性别在技术采用和使用行为中的作用至关重要”[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。即使在控制收入、教育或数字素养等几个混杂变量时，也可以观察到这些差异。男性受态度的影响更大，而女性受主观规范和感知行为控制的影响更大。有趣的是，主观规范和感知行为控制对男性的技术采用决策没有显著影响。性别差异随着年龄的增长而增强[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。在TPB的基础上，通过对被试感知数字能力的分析，将主观规范和感知行为控制纳入实证研究。gydF4y2Ba

根据TRA [gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]， TAM是一种应用广泛的模型，用于描述和预测新资讯科技的接受和使用情况[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba-gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]。TAM对影响使用意图的新技术的两个核心信念进行了概念化:感知有用性和感知易用性[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba19gydF4y2Ba-gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba感知有用性gydF4y2Ba定义为“使用者对使用某一特定系统可在多大程度上改善其工作表现的认知”(例如，[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba),而gydF4y2Ba感知易用性gydF4y2Ba定义为“使用者对使用某一特定系统毋须付出体力和脑力劳动的程度的认知”(例如，[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba])。TAM已得到多项研究的支持，并已应用于不同的范畴，包括健康资讯网站[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]。已经开发了TAM的各种版本和扩展。布鲁纳和库马尔[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]开发了一个“消费者技术接受模型”(c-TAM)，并证明了在消费者环境中，使用设备的乐趣比设备的感知有用性更能预测使用态度。在TAM及其扩展c-TAM的基础上，将感知易用性、感知有用性和使用乐趣三个变量纳入实证研究。gydF4y2Ba

根据Dutta-Bergman [gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]，媒介使用的功能理论认为，某种媒介的使用是由不同的原因驱动的，传播行为是目标导向的。在她的研究中，动机是决定使用媒体(即互联网)的一个关键因素。在她看来，在互联网上搜索健康信息是健康信息取向的体现，受到健康意识和健康意识的影响。有相对稳定的经验证据表明，妇女的营养和健康意识较高(例如，[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba-gydF4y2Ba33gydF4y2Ba])。因此，媒体使用的功能理论支持了关注健康和营养意识的决定，以及使用互联网作为健康相关信息来源和调查不同渠道使用情况的动机。所有这些变量都包含在实证研究中。gydF4y2Ba

对虚拟医患关系中的性别差异的见解也可以从消费者行为文献中得出。所罗门说[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]，消费者对刺激的反应取决于心理变量，可分为激活过程、情绪过程、动机过程和认知过程，还取决于社会影响变量(如规范前因和情景前因)。gydF4y2Ba

基于上述概念，本文的目标如下:gydF4y2Ba

1. 在本文的第1部分中调查了互联网上与健康相关的信息搜索的差异，特别是通过调查使用互联网进行健康相关信息搜索的性别差异。这将通过(1)分析性别对互联网和Web 2.0健康相关信息搜索的感受差异(情感视角)来实现;(2)分析感知行为控制的性别差异，我们将其概念化为感知数字能力(认知视角);(3)分析使用互联网进行健康相关信息搜索的潜在动机的性别差异(动机视角);(4)健康与营养意识的性别差异分析(态度视角);(5)分析作为患者的知情权个人倾向的性别差异(个人介入视角);(6)分析促进互联网健康信息搜索使用的情境情境重要性的性别差异，以及规范压力对互联网健康信息搜索使用的重要性差异(情境介入和/或规范视角)。gydF4y2Ba
2. 第二部分分析了虚拟医患关系在现在和未来的性别差异。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

参与招聘gydF4y2Ba

2012年9月对1006名德国患者进行了在线调查。本文所称“病人”是指在过去3个月内至少看过一次医生的个人。样本来自德国纽伦堡领先的调查研究公司GfK HealthCare维护的电子面板。它是基于一组随机生成的用户，这些用户在调查开始前的3个月内至少看过一次全科医生。最初，接触了1561个人;555人不能参加，因为他们不符合这一标准。录取率为64.45% (1006/1561)[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]。总共有20名参与者因为回答时间极短和/或不一致的回答模式(例如，平淡，矛盾)而被排除在分析之外。另有28名回应者被排除在外，因为在量表项目中缺失值的数目超过30%的上限[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。最终样本包括958名参与者。为完成调查提供小额金钱奖励。gydF4y2Ba

问卷调查gydF4y2Ba

调查是研究者在现有文献的基础上，以研究问题为指导，设计的。除分类变量(社会人口变量)和顺序变量(频率变量)外，所有项目均采用7分制量表进行测量。大多数问题都有一个“没有答案”的选项。适用时使用文献中的现有量表和项目。数据分析使用SPSS version 22 (IBM Corp, Armonk, NY, USA)。gydF4y2Ba

社会人口学和心理变量的测量gydF4y2Ba

多媒体附录1gydF4y2Ba提供问卷的摘要，并参考相应的文献。最初的问卷是一份德语在线问卷;英文翻译仅仅是为了本文的目的。在下一节中，将解释本研究中包含的变量的测量。括号内项目名称(F1_1 ~ F42_9, D1 ~ D8)为gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

社会人口变量gydF4y2Ba

测量年龄(D2_1)、性别(D1)、最高文化程度(D4)、家庭状况(D5)、家庭规模(D6_1)和分类月家庭净收入(D8)。gydF4y2Ba

第1部分:心理变量gydF4y2Ba

对互联网和其他基于网络的应用程序的感受gydF4y2Ba

对互联网和其他基于网络的应用程序的总体感受包括在问卷中，并通过Porter和Donthu的一个项目来衡量[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba19gydF4y2Ba) (F1_1)。gydF4y2Ba

数字素养gydF4y2Ba

数字素养是有效和批判性地使用一系列数字技术的能力。有文化的个人能够做出负责任的选择，在数字世界中获取信息和思想，并与他人分享信息。与之前发表的研究一致，数字素养是用基于诺曼和斯金纳的一个项目来衡量的[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba37gydF4y2Ba-gydF4y2Ba39gydF4y2Ba) (F2_1)。关于这项研究的性别差异焦点，必须强调的是，数字素养的概念应该在感知数字能力的意义上进行解释，以便公正地对待这样一个事实，特别是在技术知识领域，女性似乎“可能像男性一样容易相信自己缺乏技术能力，因为男性可能会为自己的所谓优势感到高兴”[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]。因此，我们的项目衡量的是感知的数字能力，而不是真正的数字素养。gydF4y2Ba

日常上网情况gydF4y2Ba

受访者被问及他们的日常互联网使用情况，特别是他们平均每天、每周或每月在互联网上花费多少小时用于私人目的(总私人使用时间)(F3_1至F3_3)，以及平均搜索健康相关信息(总私人使用健康相关信息)(F4_1至F4_3)。然后，我们计算了每个受访者每天的私人互联网使用总量和与健康相关的私人互联网使用总量。gydF4y2Ba

健康相关信息的不同来源的重要性gydF4y2Ba

为了本次调查的目的，不同来源(家庭、朋友、医生、药剂师、保险代理人、互联网、书籍/期刊、其他来源)的重要性使用Moorman和Matulich [gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]和Kummervold等[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba(F6_1至F6_8)。问卷中列出了可能的信息来源，受访者必须对每个信息来源的重要性进行评级。gydF4y2Ba

使用互联网不同渠道获取健康相关信息的频率gydF4y2Ba

为了调查使用互联网搜索健康相关信息的不同搜索方法，参与者被要求说明他们使用互联网上以下渠道搜索健康相关信息的频率:搜索引擎(如b谷歌)、维基百科(如Wikipedia)、电子数据库和电子论文以及科学论文和研究(如www.bmj.com)、电子邮件、社交网络/微博/网络(如Facebook)、健康论坛(如www.imedo.de)、播客(如YouTube)、即时通讯/聊天(如Skype、ICQ)和应用程序[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba(F7_1至F7_10)。频率以6点序数测量。gydF4y2Ba

使用互联网进行健康相关信息搜索的动机gydF4y2Ba

关于使用互联网进行健康相关信息搜索的动机，我们使用了不同的文献条目(F11_1 ~ F11_18)。感知使用的易用性和感知互联网获取健康相关信息的有用性是通过现有的多项目量表来测量的，该量表源自Davis等人[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]和Venkatesh等人[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba46gydF4y2Ba]和其他研究信息搜索动机方面的作者[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba47gydF4y2Ba-gydF4y2Ba50gydF4y2Ba]。测量使用乐趣的项目改编自Shih [gydF4y2Ba51gydF4y2Ba]。在对健康信息搜索文献进行了广泛的文献回顾后，开发了其他项目，以衡量节省时间、灵活管理时间、分享知识和/或轻松与某人联系的社会成分、匿名和最新的动机。gydF4y2Ba

作为病人的个人性格是见多识广的gydF4y2Ba

根据Cacioppo和Petty [gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]和Petty等人[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]，一个人寻求的信息量，以及一个人愿意为一项特定任务付出的认知努力和阐述的量，可以被视为个体变化的个人性格。在健康信息搜索领域，这意味着一些患者倾向于为去看医生做准备，并广泛搜索与健康有关的信息，而另一些患者这样做的程度较低[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]。因此，一些患者更看重与健康相关的知识，因为他们可能认为信息灵通会导致更好的医患沟通，或者医生会为信息灵通的患者提供更多的时间。这些人更倾向于根据在互联网上找到的与健康有关的信息做出重大的健康决定[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]。他们甚至决定是否需要专业的医疗护理，或者根据他们在网上的发现依赖自我治疗[gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]。为了调查作为患者的这种见多识广的个人倾向，研究人员开发了一个9项的量表(F20_1至F20_9)。部分项目改编自Dutta-Bergman的健康信息取向量表[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]，源自Simon et al [gydF4y2Ba55gydF4y2Ba]，来自威尔逊和兰克顿[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

营养与健康意识与医疗支持态度gydF4y2Ba

态度是所罗门提出的概念[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba作为“对人(包括自己)、对象或问题的持久的、普遍的评价”，并融入影响个人的价值体系。健康意识的构建主要是指一个人关心自己健康的程度[gydF4y2Ba57gydF4y2Ba-gydF4y2Ba59gydF4y2Ba]。我们决定以构建健康意识而不是健康意识命名，因为这听起来不那么临床。在营养与健康意识方面，研究人员在文献综述的基础上开发了9个项目，部分改编自Dutta-Bergman的健康意识态度量表[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba60gydF4y2Ba]和其他[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba，gydF4y2Ba61gydF4y2Ba[F42_1 ~ F42_9]。gydF4y2Ba

第一部分:情境和规范对互联网健康相关信息搜索的影响gydF4y2Ba

为了认识到使用互联网不仅可能是由于被调查者自己的原因，还可能是由于规范或情境原因(F12_1至F12_8)，我们开发了八个额外的项目并将其整合到问卷中。因此，经过文献回顾，我们从TAM和TPB中衍生并改编了一些测量情境和规范影响的补充项目[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba62gydF4y2Ba-gydF4y2Ba67gydF4y2Ba]来表示使用互联网进行健康相关信息搜索的这些规范性或情境性原因。gydF4y2Ba

第2部分:与全科医生和互联网治疗的现在和未来交流gydF4y2Ba

为了调查在互联网上与全科医生沟通的现状和未来意图，以及通过互联网部分取代与全科医生的个人沟通和治疗，研究人员开发了一些额外的项目，如下所示gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba。目前使用互联网与GP通信的频率以6点顺序量表(F13)的单个项目来测量。未来使用互联网与GP通信的意向以7分制量表(F15_1)进行测量。此外，研究人员还通过列出虚拟医患关系链(F17_1到F17_14)上的不同治疗领域来衡量哪些领域可能被取代。最后，受访者被问及能够使用在线治疗对他们是否重要(F18_1)，以及他们愿意为在线治疗额外支付多少钱(F19_1)。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

样本特征gydF4y2Ba

本研究中使用的样本与2012年德国互联网用户(德国在线人口)的比较[gydF4y2Ba68gydF4y2Ba结果显示，在我们最重要的变量性别方面，样本很好地代表了德国网民gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)。我们样本的性别分布(男性:54.0%，517/958;女性:46.0%，441/958)反映了德国互联网用户的分布(男性51.8%，女性48.2%)。在年龄方面，我们样本中的参与者比德国在线人口中的参与者稍大。然而，值得注意的是，德国互联网用户的年龄在10岁及以上，而我们的研究是基于最低年龄为18岁的受访者。造成这种偏差的另一个原因可能在于参与的选择标准;有资格参加我们的研究，参与者必须在过去3个月内至少看过一次全科医生。在教育方面，我们的样本中受过高等教育的受访者比例高于德国的在线人口[gydF4y2Ba68gydF4y2Ba]，这至少可以部分解释为两个资料库的最低年龄分别为18岁和10岁。在德国网民中没有关于婚姻状况、家庭规模或家庭净收入的可比数据。gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba显示样本的特性。gydF4y2Ba

第1部分:在互联网上搜索与健康相关的信息gydF4y2Ba

网路健康资讯搜寻行为之性别差异、情绪与认知gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba提供不相关的相应结果gydF4y2BatgydF4y2Ba对心理变量的测试:对互联网和其他基于网络的应用程序的感觉、感知的数字能力、日常互联网使用、不同健康相关信息来源的重要性，以及在互联网上使用不同搜索方法搜索健康相关信息的频率。gydF4y2Ba

两组在数码能力方面有显著差异(gydF4y2BatgydF4y2Ba_899gydF4y2Ba= 3.91,gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。男性受访者认为自己的数字能力高于女性受访者。当参与者被要求评估不同来源对健康相关信息的重要性时，女性认为朋友(gydF4y2BatgydF4y2Ba_944gydF4y2Ba= -3.08,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)、书籍或期刊(gydF4y2BatgydF4y2Ba_920gydF4y2Ba= -2.64,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.009)，互联网(gydF4y2BatgydF4y2Ba_951gydF4y2Ba= -2.36,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)，药剂师(gydF4y2BatgydF4y2Ba_936gydF4y2Ba= -2.52,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.012)高于男性(见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba详情)。这两组人的日常互联网使用情况并没有什么不同，他们每天用于私人上网的时间也没有什么不同，他们对互联网和其他基于网络的应用程序的总体感受也没有什么不同。然而，女性受访者使用互联网获取健康相关信息的频率更高，但这一差异不具有统计学意义(gydF4y2BatgydF4y2Ba_572gydF4y2Ba= -1.76,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。08)。女性和男性受访者在使用互联网上不同渠道搜索健康相关信息的频率上存在一定差异。女性使用健康论坛和博客的频率更高(Kendall的τ -b= -0.06;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。女性使用搜索引擎(如b谷歌、必应或雅虎)搜索健康相关信息的频率更高(Kendall的τ -b= -0.06;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .045)。另一方面，男性使用应用程序搜索健康相关信息的频率更高(Kendall的τ -b=0.07，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点)。gydF4y2Ba

为了公平对待相对较大的样本量，这导致两组之间差异变得显著的可能性更高，我们添加了对冲的效应大小。gydF4y2BaggydF4y2Ba评估所有后续表格中的组间差异。效应量的估计可用于确定效应的实际及/或理论相关性，以及分析的效力[gydF4y2Ba69gydF4y2Ba]。有不同的方法来计算效应大小，最常用的是科恩的方法gydF4y2BadgydF4y2Ba(gydF4y2Ba69gydF4y2Ba]。然而，我们决定应用对冲基金。gydF4y2BaggydF4y2Ba(gydF4y2Ba70gydF4y2Ba-gydF4y2Ba72gydF4y2Ba]。虽然科恩gydF4y2BadgydF4y2Ba对冲基金倾向于相同的样本量。gydF4y2BaggydF4y2Ba允许不同的样本量，在我们的研究中。与科恩的观点相反gydF4y2BadgydF4y2Ba，《树篱》gydF4y2BaggydF4y2Ba总体标准差用混合样本标准差代替，用n-1的分母计算(详细公式见gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba69gydF4y2Ba，gydF4y2Ba73gydF4y2Ba，gydF4y2Ba74gydF4y2Ba]。以下表格中的所有差异将由对冲基金的报告补充。gydF4y2BaggydF4y2Ba。我们意识到样本量的潜在误导影响，以及由于其重要性而高估观察到的效果的风险[gydF4y2Ba69gydF4y2Ba];因此，我们将在讨论部分根据效应量的显著性和大小来解释我们的结果[gydF4y2Ba75gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

下一节将报告与健康相关信息搜索相关的特定心理变量的性别差异。由于大量的后续心理变量，我们决定总结动机、态度和个人参与项目，这些项目可能有助于解释健康相关信息搜索中的性别差异。因此，对于每组心理变量(互联网健康信息搜索背后的动机、态度和个人参与过程)以及规范和情境影响组，对总样本进行探索性因素分析(EFAs)。只有这些变量子集进行了因素分析，这些变量子集在间隔尺度水平(统计前提条件)上进行了测量，并且可以分配给特定的心理结构或规范和情境影响组。选择此程序是为了减少复杂性，而不是在单个项目级别上选择大量组差异。每个子尺度的因子数量由特征值准则确定;主成分分析与随后的Kaiser归一化方差旋转一起使用。低负荷和超过1个因素的负荷大于0.45的项目被删除。仅报道了纯化鳞片的提取方差。纯化量表的因子负荷用于随后计算因子和得分的加权平均值。 One advantage of this method is that items with the highest loadings on the factor have the largest effect on the factor score [76gydF4y2Ba]。后来,gydF4y2BatgydF4y2Ba测试计算了男性和女性受访者与赫奇斯的因素和得分的加权平均值。gydF4y2BaggydF4y2Ba分数被加了进去。下一节将详细描述这些差异。gydF4y2Ba

影响互联网健康信息搜索动机的因子和得分加权均值的性别差异:探索性因素分析gydF4y2Ba

强有力的证据表明，在使用互联网进行健康相关信息搜索时，存在不同的动机。由于对所有变量组(态度、个人参与、情景和规范角度)执行了相同的全民教育过程，因此仅对全民教育1进行了详细描述。其他全民教育的详细资料载于gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba。对测量互联网健康信息搜索潜在动机的18个项目进行EFA分析，得到净化量表的3因子解，解释66.69%的方差(2个项目因因子负荷低而被排除在进一步分析之外)。根据要求，Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)测量样品的适宜性不显著(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.93)，球形度bartlett检验差异有统计学意义(χgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba_120gydF4y2Ba= 8345.2,gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。减少的规模导致了互联网健康信息搜索背后的动机变量的三因素解决方案。第一个因子(特征值=7.28)由7个条目组成，特征值为互联网健康信息搜索的社会动机和享受;第二个因子(特征值=2.38)由6个条目组成，表征互联网作为健康信息搜索媒介的感知有用性;第三个因子(特征值=1.01)由3个条目组成，特征值为互联网健康信息搜索的有用性。表AgydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba显示完全旋转的因子成分矩阵。对于其余16个变量，计算因子和得分的3个加权平均值(见表E)gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba有关公式的详情)及gydF4y2BatgydF4y2Ba对测试进行了计算(见gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

女性使用互联网的程度高于男性，原因是出于社交动机和享受在互联网上搜索健康信息(gydF4y2BatgydF4y2Ba_835gydF4y2Ba= -2.31,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点)。此外，女性比男性更看重从互联网健康信息搜索中获得的信息的有用性(gydF4y2BatgydF4y2Ba_943gydF4y2Ba= -3.16,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .002)。根据互联网作为健康信息搜索媒介的感知有用性，男性和女性之间存在差异，但这些差异没有达到统计学意义(gydF4y2BatgydF4y2Ba_{908.55gydF4y2Ba}= -1.94,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 05)。gydF4y2Ba

态度影响互联网健康信息搜索的因子和得分加权均值的性别差异:探索性因素分析gydF4y2Ba

衡量不同健康和营养意识以及使用医疗支持的倾向所产生的态度影响的9个项目的EFA导致纯化量表的2因素解决方案解释了61.14%的方差(见《健康与营养》中的表B)gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba详细分析)。其余6个变量计算因子和得分的2个加权平均值(见表E)gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba有关公式的详情)及gydF4y2BatgydF4y2Ba在女性和男性受访者的子样本的因子和得分的2加权平均值之间进行检验。gydF4y2Ba

如图所示gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba，男女受访者在这两个方面都有显著差异。总体而言，女性的健康和营养意识高于男性(gydF4y2BatgydF4y2Ba_953gydF4y2Ba= -3.07,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)以及更不愿意利用医疗支助(gydF4y2BatgydF4y2Ba_951gydF4y2Ba= -2.58,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 01)。gydF4y2Ba

患者知情权个人倾向加权因子和得分的性别差异:探索性因子分析gydF4y2Ba

9个项目的EFA测量了作为患者的知情权的个人倾向，导致单因素解决方案解释了52.93%的方差(见表C)gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba详细分析)。对所有9个变量计算1个加权因子和得分(见表E)gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba公式的详细信息)和agydF4y2BatgydF4y2Ba在女性和男性受访者的两个子样本之间计算因子和得分的加权平均值检验。一般来说，作为一个病人，在个人性格这一单一因素上没有显著的差异。因此，决定也调查单个项目(见gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

如图所示gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba事实上，女性在人格的这一方面有一定程度的不同，但只是在一些独特的方面。女性似乎比男性更倾向于根据网络健康信息来决定是否去看医生(gydF4y2BatgydF4y2Ba_947gydF4y2Ba= -1.98,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.048)，而且她们似乎比男性更了解网上建议的治疗方法(gydF4y2BatgydF4y2Ba_953gydF4y2Ba= -2.01,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .045)。此外，与男性患者相比，女性患者有时比医生更了解自己的医疗状况，但差异不具有统计学意义(gydF4y2BatgydF4y2Ba_950gydF4y2Ba= -1.79,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。08)。gydF4y2Ba

影响网络健康信息搜索的情境变量和规范变量因子和得分加权均值的性别差异gydF4y2Ba

测量潜在情境和参与对互联网健康信息搜索的影响的5个项目的EFA导致了一个双因素解决方案，解释了78.88%的方差(见表D)gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba详细分析)。对于所有5个变量，计算因子和得分的2个加权平均值(见表E)gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba有关公式的详情)及gydF4y2BatgydF4y2Ba已执行测试(请参阅gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

与男性相比，女性似乎更容易受到情境影响而非规范影响的影响，这加强了互联网对健康相关信息搜索的使用。在包括情境影响在内的因素中，女性的平均得分高于男性(gydF4y2BatgydF4y2Ba_944gydF4y2Ba= -2.25,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。从数据中得出的最引人注目的结果是，在使用互联网或Web 2.0搜索与健康相关的信息时，女性和男性都没有受到规范的影响。两组的平均值相对较低(见gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba)。两个亚组之间在重要个人的规范性影响或受访者所查找的可能推荐使用互联网进行健康相关信息搜索的个人方面没有差异。对比女性和男性的结果，无论何时使用互联网搜索与健康相关的信息，情境影响对女性的影响最为重要，对男性的影响程度较低。gydF4y2Ba

第二部分:虚拟医患关系gydF4y2Ba

当前网络上与全科医生交流的性别差异gydF4y2Ba

为了确定目前虚拟医患关系中是否存在性别差异，几个不相关的gydF4y2BatgydF4y2Ba进行了Kendall的tau-b测试。参考目前实际使用互联网与GP沟通的情况，两组之间存在显著差异。考虑到受访者被问及目前与全科医生在线交流的频率(1=每天，6=从不)，计算Kendall的tau-b来调查性别差异。据报告，目前男性与全科医生在线交流的频率高于女性(Kendall的τ -b=0.07;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点)。gydF4y2Ba

未来以全科医生替代个人沟通和互联网治疗意向的性别差异gydF4y2Ba

在未来使用互联网与全科医生沟通的行为意向方面，男性受访者更倾向于用互联网代替个人沟通与全科医生治疗(见gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)。一般而言，男性受访者较女性受访者更倾向使用互联网与全科医生沟通(gydF4y2BatgydF4y2Ba_905gydF4y2Ba= 4.15,gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，他们更愿意为在线治疗支付额外费用(gydF4y2BatgydF4y2Ba_941gydF4y2Ba= 2.24,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。在能够额外使用在线治疗的重要性方面，发现了性别差异，但这没有达到统计学意义(gydF4y2BatgydF4y2Ba_946gydF4y2Ba= 1.88,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0。06)。看看这些子样本是否根据他们对被互联网取代的想象对医患关系的可能领域进行了分类，额外的不相关gydF4y2BatgydF4y2Ba对问卷中列出的每个领域都执行了测试(参见gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba)。如图所示gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba，男性更倾向于用互联网代替与全科医生的私人沟通来确定个人预约(gydF4y2BatgydF4y2Ba_841gydF4y2Ba= 2.13,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)，对慢性病患者的监管(gydF4y2BatgydF4y2Ba_943gydF4y2Ba= 2.45,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.01)，常规治疗(喉咙痛、感冒等)(gydF4y2BatgydF4y2Ba_944gydF4y2Ba= 2.45,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.01)。在关键测试结果的讨论上发现了性别差异，但没有达到统计学意义(gydF4y2BatgydF4y2Ba_947gydF4y2Ba= 1.85,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 07)。通过查看总样本和两个子样本的平均值排名(参见gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)，虚拟医患关系的以下方面最有可能在未来被互联网取代:(1)个人预约(女性:平均6.21，标准差1.56;男性:平均6.41,SD 1.26)，(2)转诊至其他医生(女性:平均5.99,SD 1.66;男性:平均5.86,SD 1.69);(3)开具处方(女性:平均5.60,SD 1.97;男性:平均5.68,SD 1.83)，(4)讨论检查的正常结果(女性:平均5.07,SD 2.17;男性:平均4.95,SD 2.15)，(5)药物的次生效应(女性:平均4.74,SD 2.14;男性:平均5.00，标准差2.00)。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

在回顾文献时，只有很少的经验证据发现潜在的情绪、动机、规范和情境、态度、认知和个人参与变量，可以解释互联网健康相关信息搜索的性别差异和虚拟医患关系的性别差异。因此，目前调查的目的是阐明这些领域的性别差异。gydF4y2Ba

为了公平地对待大样本量，我们添加了效应大小Hedge 'sgydF4y2BaggydF4y2Ba对所有gydF4y2BatgydF4y2Ba结果部分中的测试值。根据科恩的说法[gydF4y2Ba77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba78gydF4y2Ba]， 0.2表示影响较小，0.5表示影响中等，大于0.8表示影响较大。博兹和Döring [gydF4y2Ba79gydF4y2Ba]将大于0.50的效应量分类为大效应量，在0.50至0.30之间的效应量分类为中效应量，在0.30至0.10之间的效应量分类为小效应量，小于0.10的效应量分类为小效应量，后者表示低实际相关性。然而，根据Fröhlich等人[gydF4y2Ba74gydF4y2Ba，gydF4y2Ba80gydF4y2Ba]，效应量必须根据研究领域指定，并应动态解释(即，根据所采用的方法或与类似研究中报告的其他现有结果进行比较)。研究的设计也可能影响效应大小[gydF4y2Ba75gydF4y2Ba]。从效应大小的角度来看，实验是可取的，因为因果关系推断的可能性，因为效应大小似乎更准确。根据麦卡特尼和罗森塔尔gydF4y2Ba75gydF4y2Ba]，现场实验可能会产生更大的效应，而非随机和准实验设计的效应大小可能会受到可能干扰感兴趣变量的混淆变量的影响。gydF4y2Ba

在我们的研究中，效应量大多很小，但超过了Bortz和Döring提出的0.1的限制[gydF4y2Ba79gydF4y2Ba在大多数情况下。然而，我们没有在实验环境中操纵条件或干预措施来调查性别差异，而是在探索性的基础上在真实的实地研究环境中调查性别差异。此外，据我们所知，在健康相关信息搜索行为的性别差异和虚拟医患关系方面，文献中缺乏衡量效应量的可比报告，这进一步阻碍了我们将效应量与其他研究结果进行比较。关于麦卡特尼和罗森塔尔[gydF4y2Ba75gydF4y2Ba)，“没有任何标准可以将小而无用的影响与小而有用的影响区分开来;研究人员需要用逻辑和论证来评估效果大小。”因此，我们讨论了我们的结果与性别差异和效应量在我们的研究探索性的性质。gydF4y2Ba

第1部分:在互联网上搜索与健康相关的信息gydF4y2Ba

在行为变量方面，该研究的趋势与一些研究报告一致，即女性更频繁地使用互联网搜索与健康相关的信息[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba-gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba48gydF4y2Ba]，但在我们的研究中发现各自的性别差异不具有统计学意义。此外，研究还表明，女性和男性在互联网上使用不同渠道搜索健康相关信息的频率存在差异。与男性相比，女性使用健康论坛、博客和搜索引擎(根据Kendall的tau-b检验)以及搜索引擎的频率更高，但后者不符合统计显著性。朋友、药剂师、书籍和期刊以及互联网是女性比男性更重要的健康相关信息来源。相反，男性受访者比女性更频繁地使用应用程序搜索与健康相关的信息。这与一项研究一致，该研究表明，男性的移动互联网和应用程序使用率一直高于女性(例如，[gydF4y2Ba81gydF4y2Ba])。例如，2012年由TNS Emnid、IP Deutschland和行业杂志合作进行的电话调查“德国数字晴雨表”(German Digitalbarometer)gydF4y2BaWerben & VerkaufengydF4y2Ba在1142名14至64岁的德国人中，gydF4y2Ba82gydF4y2Ba报告称，36%的男性和18%的女性使用应用程序。Or和Karsh对男性更多地使用移动设备和应用程序给出了一个重要的解释[gydF4y2Ba83gydF4y2Ba她报告说，女性对电脑的焦虑程度更高，对行为的控制能力更弱。在我们的研究中，男性认为自己的数字能力更高(认知角度)，这一观点与事实是一致的。gydF4y2Ba。gydF4y2Ba技术能力指的是性别认同，Cockburn认为女性气质似乎与技术能力不相容，认为自己有技术能力的女性认为自己更有男子气概[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]。因此，对技术感到舒适或多或少有助于某种男性性别认同[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba84gydF4y2Ba]。然而，男性认为自己的数字能力更高，可能并不对应于数字素养的真正差异，因为差异不是通过观察来衡量的，而是基于自我报告的答案。自我认定的数字能力的差异可能仅仅反映了文化进化的性别认同的差异。然而，更高的感知数字能力也可以预防计算机焦虑，并可能与更高的网络信息搜索领域的行为控制相对应。gydF4y2Ba

目前的研究发现，女性和男性受访者对互联网和其他基于网络的应用程序的总体感受没有差异。gydF4y2Ba

这项研究的下一个问题是，女性和男性在使用互联网搜索健康相关信息的动机上是否存在差异。最有趣的发现是，与男性相比，女性出于社交原因和娱乐目的，更频繁地使用互联网搜索与健康相关的信息。她们认为这是一种更有用的媒介，她们认为获得的信息比男性更有用。从项目层面的差异来看，互联网对女性有吸引力，因为它是一种有效的搜索方法(简单、快速、随时可用、能够提高搜索成功率)，因为它的社会维度(提供不同的格式，容易与他人联系)和它的娱乐潜力。这些结果可以从社会角色的角度来解释。由于妇女，特别是中年妇女的多任务议程，她们在健康管理和家庭照顾方面发挥着关键作用[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba85gydF4y2Ba，gydF4y2Ba86gydF4y2Ba，效率非常重要。另一方面，互联网提供了一种与他人联系的新方式，例如，有时当孩子们睡着了。因此，当妇女负责年幼的孩子，他们必须克服更多的障碍，当他们想要见到其他人的人。因此，互联网的社会维度可能对女性比男性更有吸引力，而互联网的娱乐维度可能对女性比男性更重要。gydF4y2Ba

关于在互联网上搜索与健康有关的信息时，情境介入在男女之间有何不同的问题，本研究发现，无论何时使用互联网进行与健康有关的信息搜索，情境影响对女性的影响主要，对男性的影响程度较小。令人惊讶的是，规范的影响似乎对使用互联网进行健康相关信息搜索的性别差异没有贡献。一种可能的解释是，女性，尤其是中年女性，由于她们的多重角色，有时兼职工作，因此只有有限的机会和有限的时间上网。这可能会导致对情景环境的更高依赖，以及对互联网和Web 2.0的更高情景参与。然而，这一解释必须谨慎解读，因为有许多中年妇女尽管可能扮演多种角色，却全职工作。因此，这种解释不能外推到所有妇女;因此，还有许多其他补充的根本原因分析的空间。gydF4y2Ba

从态度的角度来看，结果与其他研究一致，表明妇女在不同国家和环境中表现出更高的营养和健康意识(例如，[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba-gydF4y2Ba33gydF4y2Ba])，更倾向于顺势疗法，这在不同国家的研究中也有一致的发现(例如，[gydF4y2Ba87gydF4y2Ba，gydF4y2Ba88gydF4y2Ba])。然而，这项研究的结果并不支持Cho等人最近的研究结果[gydF4y2Ba57gydF4y2Ba];他们发现男性有更高的健康意识。gydF4y2Ba

这项研究发现，女性比男性更不愿意去看医生。这一结果与Smith等人最近的一项研究相反[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba他发现，男性比女性更不愿意因为轻微的心理健康问题去看医生，但一旦问题达到特定的阈值，他们似乎就会寻求帮助。在我们的研究中，这些项目是以更一般的方式制定的，并不关注心理健康问题。因此，我们在这方面的研究结果可以部分地解释为患者的知情权，这一点女性比男性更高。女性通常只有在进行了一些互联网健康信息搜索后才会决定去看医生。他们也更倾向于寻找有关处方疗法的信息。总的来说，她们似乎比男性更重视作为病人获得充分的信息，并且她们努力通过在互联网上搜索与健康有关的信息来获得更好的信息。因此，由于她们需要充分了解自己的症状，在生病的情况下，她们比男性更不愿意咨询全科医生。然而，社会角色解释不仅有助于解释男性和女性在互联网健康信息搜索频率上的差异，而且有助于解释互联网健康信息搜索的潜在动机和态度。gydF4y2Ba

第二部分:虚拟医患关系gydF4y2Ba

目前，男性在网上与全科医生交流的频率更高，他们也比女性更愿意在未来用互联网代替与全科医生的个人交流和治疗。男性可以想象在个人预约、对慢性病患者的监督以及常规治疗(如喉咙痛、感冒)等领域培养虚拟的医患关系。此外，他们更愿意为在线治疗支付一定的额外费用。对于这些发现，我们看到了两种主要的解释。首先，正如前面所述，女性认为自己比男性更不懂数字，因此，对于用虚拟咨询取代相对亲密的个人面对面全科医生咨询，女性可能会感到更大的不安，因为虚拟咨询可能被认为不那么亲密。其次，从社会角色的角度来看，女性去看全科医生不仅是为了她们自己，也是为了照顾她们的孩子。因此，如果妇女是代表别人，特别是代表她们自己的孩子，用虚拟咨询代替个人咨询可能会被认为更加困难。gydF4y2Ba

因此，通过互联网取代个人维度对女性来说可能比男性更困难。女性的可支配收入较少也可能导致她们不愿意为在线治疗支付额外费用。比较女性和男性子样本的家庭净收入，与人口普查数据一致，表明男性子样本的家庭净收入更高。因此，对于男性来说，支付一定的额外费用进行在线治疗可能更实惠。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

这项研究并非没有局限性。在被调查者中存在选择偏差的可能性，尽管从数据库中随机选择是为了尽量减少其可能性。这个在线小组样本的招聘率为64%，也表明受访者的选择偏差可能很低。人口统计比较表明，我们的样本相对较好地反映了德国的上网人口。然而，在男性受访者的子样本中，年龄较大的男性(45岁及以上)的比例过高，而且在这两个子群体中，受过高等教育的受访者也比一般网民多。未来的研究可能会尝试使用一个更大的平均上网人群的随机样本。gydF4y2Ba

问卷是非常全面的，因为许多变量被解决，这可能会引起疲劳的问题在受访者。然而，调查完成的确切持续时间是自动测量的，并保存在一个控制变量中，提供了控制回答持续时间的可能性，并从分析中排除了回答时间极短的参与者。此外，数据也分析了不一致的回答模式(例如，平坦，矛盾)。使用EFAs对多个项目量表进行汇总。然而，这种为了降低复杂性而进行的数据处理总是会导致单个项目的方差丢失。我们通过询问受访者的平均使用量来衡量日常互联网使用情况，这对参与者来说可能具有挑战性，尤其是对间歇性使用模式的个人。另一种选择是询问受访者在前一周(或前一个月)使用互联网的时间。然而，这种替代度量面临的问题是，前一周(月)可能不能代表平均持续时间。数字素养的构建可能会面临一个特殊的问题，以性别为研究重点。问题在于，男性和女性对数字能力的看法不同，一般来说，男性在这方面更自信，而女性对数字能力的自我认同则更少。 These interpretations may follow differences in self-identity as has been elaborated previously. For this reason, the results conveying gender differences for the construct digital literacy were interpreted as differences in perceived digital competence from a gender identity perspective.

我们的研究在本质上可以被归类为探索性的，在调查健康相关信息搜索行为和虚拟医患关系的性别差异的原因方面提供了一些开创性的知识。虽然gydF4y2BatgydF4y2Ba测试和Kendall的tau-b测试显示了在许多领域的显著差异，效应大小(Hedges 'gydF4y2BaggydF4y2Ba)相对较低(然而，低效应量并不一定是一种限制)。小的效应大小似乎可以追溯到实地研究范式，而不是实验设计。尽管如此，由于研究的探索性，我们认为研究结果提供了关于健康相关信息搜索行为的性别差异以及潜在的心理、情境和规范变量的有趣见解。研究结果还揭示了虚拟的医患关系。gydF4y2Ba

我们研究的另一个局限是，性别差异很可能局限于各自的文化背景，尤其是从社会角色的角度来解释时。虽然我们认为这些发现在一定程度上可以推广到德国以外的人群(例如，其他德语国家)，但在其他国家进行的可比研究将提高我们结果的普遍性。gydF4y2Ba

在未来，通过使用其他调查方法、样本和国家来调查研究问题并验证我们关于性别差异的结果也将是有趣的。gydF4y2Ba

实际意义gydF4y2Ba

从我们的研究中可以得出的第一个结论是从更普遍的性别角度出发的。这项调查的结果与之前的研究结果基本一致，即女性认为自己的数字能力低于男性。目前的研究提供了卫生部门的另一个论点，即政府可能希望更积极主动地使妇女能够和鼓励她们从小就对技术和技术设备感兴趣。gydF4y2Ba

我们的研究提供了一个有趣的发现，女性在健康相关信息搜索方面有更高的社会动机，并且比男性更重视互联网健康信息搜索的乐趣。因此，增加健康信息搜索乐趣的措施可能对妇女特别有益。这可能会引起政府机构的兴趣(例如，健康意识运动)，但也会引起想要推广其产品的制药工业的兴趣。例如，针对女性虚拟玩家的广告游戏可以是加强健康意识(教育性广告游戏)或品牌知识和药品或膳食补充剂的品牌知名度的一种手段[gydF4y2Ba89gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

男性较低的健康和营养意识可能会引起全科医生、政府、保险行业和开发应用程序的企业家的兴趣。男性的预期寿命较短，这可能在一定程度上受到其健康和营养意识较低的影响。由于男性更倾向于使用应用程序搜索与健康相关的信息，男性可能是近年来蓬勃发展的健康促进应用程序和/或健身应用程序的一个有趣的目标群体。对于保险行业和政府来说，这些应用程序也可能很有趣，因为它们正面临着医疗部门不断增长的支出。gydF4y2Ba

男性对建立虚拟的医患关系也更感兴趣，这一事实可能会引起全科医生的特别兴趣。例如，如果一名全科医生想要减少等待时间并提高操作效率(例如，通过互联网通信进行行政管理)，男性可能比女性更容易被说服。gydF4y2Ba

除了性别之外，全科医生还可以在几个方面加强实际的医患关系:确定个人预约、转诊给其他医生、开处方、讨论正常检查结果以及医生的健康记录/证明。如果全科医生希望以客户为本，他/她可以考虑在上述领域提供更多的网上服务，以缩短轮候时间。这里的一个重要步骤是澄清实施增强虚拟医患关系的法律框架条件。然而，有必要根据患者的个人倾向来细分患者基础，以促进虚拟的医患关系，这可能受到性别的影响。gydF4y2Ba