为了探索(1)从潜在患者角度探讨WBMS的技术吸引力，(2)医疗可信度的中介效应，(3)医疗信息源的调节中介效应，本研究构建的框架如图所示 图1．

WBMS在台湾已经实施了好几年，但服务提供者想知道为什么大多数人仍然不熟悉和拒绝它。本研究从台北市数间餐厅收集213份样本;然而，与以往研究不同的是，本研究的目的是调查潜在患者是否愿意使用或向其他潜在患者推荐WBMS。因此，目标样本必须符合以下标准:(1)参与者在调查前没有使用或听说过WBMS;(2)本人及其家人、朋友是高血压、糖尿病、心血管疾病的高危人群;(3)具有基本的计算机知识和互联网经验。数据缺失的调查被排除在外，不符合3个标准的参与者也被排除在外。本研究共使用问卷150份，其中女性填写问卷98份(65.3%)，男性填写问卷52份(34.7%)。参与者年龄从26岁到50岁不等(平均35岁)。所有参与者平均每周使用互联网3到4次。

为了检验不同信息源的影响，参与者被随机分为3组。第1组(n=50)操纵来自朋友或家人的信息源，第2组(n=50)的信息源来自非官方医疗公司，第3组(n=50)的信息源来自官方医疗来源，如医生。随机化由随机数发生器完成[ 38］．此外，所有参与者都被要求登录电子健康网站[ 39]，介绍了WBMS仪器的操作方法及WBMS的优点 图2．本研究符合eHealth检查表报告试验的综合标准( 多媒体附件1) [ 40]和樱桃检查表，以提高问卷质量检查表( 多媒体附件2) [ 41］．

为了探究潜在患者在使用不同信息源时的意图，本研究结合实验设计和问卷调查，通过三种不同的情况收集数据。由于无法找到一份完美的问卷来衡量我们的假设，所以我们主要是在以往学者的问卷基础上进行了适当的修正。此外，改编后的量表原本是英文的，因此遵循先前建立的反向翻译协议[ 42，以确保翻译后的中文问卷具有相似的含义。我们只雇佣了两名中英文双语人员，其中一人将英文问卷翻译成中文，另一人则将问卷交叉翻译成英文。在调查开始前，研究人员和双语者解决了所有语义上的不一致，并在词汇选择上做了微小的调整。这项研究提到了戴维斯[ 9]测试技术吸引力和行为意图的问卷，并跟随Ajzen [ 35]和Gefen等人的[ 19医学可信度项目的调查问卷。参与者按照李克特量表(Likert)的5分制对所有项目进行打分，从1(“非常不同意”)到5(“非常同意”)。详细信息见 多媒体．

本研究使用LISREL 8.54(科学软件国际公司，Inc.)。Skokie, IL, USA)使用验证性因素分析(CFA)评估结构的收敛和判别效度，并采用最大似然旋转结构[ 43］．本研究采用多指标评价模型拟合:卡方检验(χ²)、近似平方误差的均方根(RMSEA)及其置信区间、比较拟合指数(CFI)、增量拟合指数(IFI)和拟合优度指数(GFI) [ 44］．此外，学者指出RMSEA高于1.0表示模型拟合较差，0.05 - 0.08表示可接受范围，低于0.05表示模型拟合较好[ 44］．CFI、GFI、IFI均在0 ~ 1之间，CFI、GFI、IFI的最小可接受值为0.9 [ 45］．本研究还使用SPSS版本10 (SPSS Inc, Chicago, IL, USA)统计软件来检验假设。为了检验假设1和假设2，本研究跟随Baron和Kenny [ 46]部分调解测试的程序。共设置了3个条件:(1)技术吸引力对患者行为意愿有显著影响;(2)技术吸引力对医疗可信度有显著影响;(3)模型考虑技术吸引力时，医疗可信度对潜在患者行为意愿有显著影响。

为了测试模型中的调节中介效应(假设3)，本研究遵循了Muller等人推荐的3个条件步骤[ 47(1)技术吸引力对患者行为意愿有显著影响，(2)技术吸引力对医疗可信度有显著影响，且技术吸引力与医疗信息源存在显著交互作用，(3)技术吸引力与医疗信息源对潜在患者行为意愿存在显著交互作用，医疗可信度与信息源存在显著交互作用。

为确保问卷项目反映构念的真实含义，进行了一系列信度和效度测试。本研究采用CFA检验收敛效度，本研究删除了2个条目。从几个拟合指标检验测量模型的整体模型拟合程度:卡方检验显著(χ²₅₁= 89.6, P<.001)， RMSEA为.07,GFI为.91,CFI为.93，调整后拟合优度(AGFI)为.857，所有指标都确保了测量中良好的模型拟合[ 49- 52］．此外，提取的平均方差[ 20.]均大于0.5，在测量模型中具有良好的收敛效度[ 43， 53］．最后，Fornell和Larcker [ 53]声称，当提取的平均方差(AVE)大于构造相关性的平方根时，很明显具有良好的判别效度(Φ2)。所有的相关性 表2均显著( P<措施)。总之，这些结果为所提出的模型的收敛性和判别有效性提供了证据。此外，复合材料可靠性的范围[ 23]为0.79，表明问卷项目的内部信度较好[ 54］．

这项研究采用了巴伦和肯尼的建议。 46]及Muller等[ 47来检验这些假设。首先，如模型1所述 表3而且 4，技术吸引力与潜在患者行为意愿呈正显著相关，PU和PEOU与使用意愿呈正相关(beta=。29日,SE = 0.14, P= .04点;β=。36，年代E=0.11, P=.002)和推荐给其他人(beta =.002)。39岁的SE = 0.12, P= .002;β=。32，年代E=0.09, P=.001)，因此假设1得到支持。其次，PU和PEOU与医疗可信度呈正显著相关(beta =。38岁的SE = 0.08, P=措施;β=。30.，年代E=0.06, P=.001)模型2。第三，在模型3中综合考虑技术吸引力、医疗信誉度和潜在患者行为意愿后，医疗信誉度系数显著。模型3的PU和PEOU显著小于模型1。因此，医学可信度对技术吸引力和潜在患者行为意愿具有部分中介作用，假设2得到支持。本研究还使用了Sobel测试[ 55来检验中介效应。Sobel检验假设因变量与自变量之间的关系由于中介效应的影响而具有间接效应。更具体地说，在包含中介因素的回归模型中，自变量的影响减弱，中介因素的影响在统计上仍然显著。结果表明，医学公信力在技术吸引力与使用意愿之间的关系中起中介作用(Z=2.32, SE=0.02， P= .03点;Z = 1.91, = 0.04, P技术吸引力与推荐意愿的关系(Z=1.96, SE=0.05， P= . 05;Z = 2.08, = 0.03, P= .04点)。因此，Sobel检验提供了一个更可靠的检验，假设2得到了支持。最后，本研究探讨医疗信息来源是否起到调节中介作用。试验条件1、2同上;本研究只描述了条件3。模型3 表3而且 4显示医疗可信度与医疗信息源对使用意愿的交互作用(beta =。01, SE = 0.12, P=.39)和愿意向他人推荐(beta =.39)。00, SE = . 01 P=.39)均不显著，因此假设3不被支持。因此，在医疗诚信存在的情况下，医疗信息源对技术吸引力和潜在患者行为意愿没有起到调节中介作用。

本研究旨在探讨技术吸引力、医疗信誉度、不同的医疗信息来源是否会产生不同的行为意图。这一发现表明，技术吸引力必须具有显著的积极作用才能增强行为意图。此外，在不同的操纵信息渠道下，医学可信度具有中介作用，但差异不显著 ．

先前的研究从医生和护士的角度探讨了技术吸引力和行为意图。本研究发现，技术吸引力与潜在患者行为意图之间存在正相关关系。结果与Davis [ 9TAM模型。这一发现表明，即使潜在患者从未使用过WBMS，他们也愿意与他们的朋友和家人分享这项医疗服务的信息，因为他们意识到WBMS的技术吸引力。

本研究还发现，医疗诚信在技术吸引力与患者行为意愿之间起中介作用。这一发现呼应了McGrail等人的结论[ 20.]和赫塞等人[ 23]，患者对面对面门诊服务的医疗信誉比对机器更信任，这意味着医疗信誉在WBMS的服务提供过程中发挥了重要作用。

本研究还发现态度并不能完全中介技术吸引力与行为意图之间的关系[ 9］．这项研究提供了额外的证据，医学可信度是一个重要的中介。最后，本研究发现，不同的医疗信息来源并没有显著调节这种关系。这一发现与以往强调不同信息源对行为意图影响的研究不一致[ 23， 35］．可能的原因是本研究的因变量为使用意愿和推荐意愿。WBMS的目标群体是患有慢性疾病的患者，如心血管疾病、高血压和糖尿病。根据社会网络理论，没有经验的病人可能不需要这项服务，但他们的朋友和家人可能需要。这一信息的共享成本并不高，因此对于经验不足的患者在获得信息后，WBMS的信息渠道可能并不重要。

本研究有几点贡献。许多研究使用技术接受模型(TAM)来探索新技术采用后客户的意图，重点关注医生和护士的意图，但很少有研究调查缺乏经验的患者对网络医疗服务的接受程度。此外，大多数对TAM的广泛研究都探讨了前因因素[ 14， 16， 21］．本研究填补了TAM介导作用的研究空白。结果表明，医学可信度是WBMS的一个重要中介因素。最后，本研究是为数不多的探讨医疗信息来源差异是否对基于网络的医疗服务有调节中介作用的研究之一。

本研究也为远程医疗提供者及医院推广WBMS提供了一些实用的建议。患者习惯面对面的门诊服务;他们不喜欢通过互联网交流，特别是如果他们是老年人。因此，这项研究表明，远程医疗提供者在向新患者介绍WBMS服务时，不仅强调技术吸引力，还强调WBMS的医疗可信度。WBMS结合了线上和线下服务，过于强调WBMS的技术方面，而不考虑医疗创新和医疗保障的贡献，可能对普通人群没有吸引力。本研究建议，远程医疗提供者和医院应注重技术的便利性(线上)和医疗可信度(线下)，并教育患者为什么预防胜于治疗，为什么立即进行医疗干预是重要的。此外，大多数非官方的医疗公司认为他们表现不佳是因为他们缺乏医生的建议。本研究发现，医疗信息渠道并不是影响无经验患者行为意愿的显著变量。这项研究表明，远程医疗提供商应该重新考虑他们的推广策略，而不是在医疗广告和医生代言费上花费大量资金。最后，大多数目标群体包括慢性病患者。 According to social network theory, the inexperienced patients may not need this service, but their friends and family may need the service. Telemedicine providers should not underestimate the power of social networks, especially the recommendations of inexperienced patients and the general population.

本研究使用网站描述和实验设计来衡量缺乏经验的患者的意图;然而，付费问题和不同的收费机制没有被考虑在内，这可能是该服务难以推广的原因之一。毕竟，意图和实际使用行为还是有区别的。这项研究建议未来的研究应该考虑这个潜在的问题。此外，政府宣传或社区外展服务等医疗信息来源也未被考虑在内。因此，这项研究表明，进一步的研究应该考虑不同来源的另一种影响。