医生群体对互联网医疗使用意愿的影响因素研究

发布时间：2020-08-13 12:48

【摘要】：研究目的互联网医疗是互联网创新成果与医疗领域深度融合的产物,具有优化资源配置、创新服务模式、提升服务效能、提高医疗服务供给与健康需求匹配度的优点。互联网医疗作为一项信息技术,能够得到用户的采纳和接受是其成功实施的关键。由于医疗行业的高度专业性,医生既是互联网医疗的关键用户、也是其核心资源。因此,本研究选择从互联网医疗医生用户的视角出发,以整合型科技接受模型和价值接受模型为理论基础,结合互联网医疗的特点构建研究模型进行实证研究,探索影响医生群体使用互联网医疗的关键因素,并根据研究结果为互联网医疗的发展提供策略建议。研究方法1.文献分析法本研究在分析和整理国内外关于互联网医疗及信息技术采纳行为研究进展的基础上,提出以整合型科技接受模型和价值接受模型为理论基础,初步构建医生群体对互联网医疗使用意愿的研究模型,并提出如下假设:感知价值、社会影响、促成因素、个体创新性、自我效能共同影响使用意愿;感知价值受感知有用性、感知有效性、感知复杂性和感知风险的共同影响。根据研究模型及提出假设,借鉴相关研究的问卷基础并结合互联网医疗领域专家意见,编制了用于实证研究的《医生群体对互联网医疗使用意愿调查问卷》。2.问卷调查法本研究于2017年11月-2018年1月,利用自行设计《医生群体对互联网医疗使用意愿调查问卷》对广东省3个城市(广州、深圳、肇庆)的350名公立医院医生进行现场调查。调查内容包括:调查对象的个人基本情况、互联网医疗认知情况以及互联网医疗感知情况。3.统计分析法按照统一规则剔除无效问卷,采用Epidata 3.1建立数据库,把核查无误的数据导入SPSS20.0和AMOS21.0进行统计分析。统计方法包括:描述性统计、信效度分析、单因素分析、相关性分析、多元线性回归分析和结构方程模型验证。显著水平α=0.05。研究结果1.发放问卷350份,回收334份,回收率95.4%;回收有效问卷309份,有效回收率为88.3%。2.互联网医疗认知及使用情况分析:在309名调查对象中,互联网医疗的知晓率和使用率分别为94.2%和47.9%,互联网医疗软件使用频率最高的前三位分别为“好大夫在线”(33.2%)、“杏仁医生”(16.1%)、“春雨医生”(13.5%);在149名正在使用者中,几乎每天都使用互联网医疗的占比为36.5%;倾向使用互联网提供服务的前三个类型为疾病咨询(21.9%)、诊后随访(21%)、康复指导(15.8%);希望获得的增值服务类别的前三位分别为同行学习交流(18.8%)、医生专业工具(17.5%)、获取医疗资讯(17.4%)。3.互联网医疗使用意愿测量表信效度分析:测量表总的Cronbach's α为0.912,各变量的Cronbach'sα均大于0.7;KMO值为0.914(P0.05),累积方差贡献率为74.76%。4.医生群体对互联网医疗使用意愿影响因素的单因素分析:.不同性别(t=2.985,P=0.003)、年龄(F=3.296,P=0.012)、文化程度(F=2.731,P=0.029)、职称(F=6.383,P=0.000)、工作年限(F=5.134,P=0.002)、所在医院等级(t=3.100,P=0.003)组别的医生互联网医疗使用意愿得分间比较,差异均有统计学意义(P0.05);医院所在城市(F=1.388,P=0.247)、医生所在科室(t=2.064,P=0.129)不同组别的互联网医疗使用意愿得分之间,差异不存在统计学意义。5.医生群体对互联网医疗使用意愿影响因素间的相关性分析:感知价值、感知获益、社会影响、促成因素、个体创新性和自我效能与使用意愿存在正相关关系(P0.05),感知风险与使用意愿存在负相关关系(P0.05),感知复杂性与使用意愿之间的相关关系不存在统计学意义(P0.05)。6.医生群体对互联网医疗使用意愿影响因素的多元线性回归及结构方程模型分析:促成因素、社会影响、个体创新性和感知价值正向影响使用意愿,回归系数和路径系数分别为 0.305、0.148、0.177、0.138 和 0.490、0.236、0.214、0.125(P0.05);自我效能正向影响使用意愿,回归系数为0.860(P0.05),但未通过结构方程模型验证;感知获益正向直接影响感知价值,间接影响使用意愿,回归系数和路径系数分别为0.138、0.079和0.125、0.088(P0.05);而感知复杂性和感知风险负向影响感知价值未得到验证。研究结论目前,互联网医疗在医生群体中的知晓程度较高,但医生的使用率和使用积极性仍相对不足,且偏向使用咨询问诊类的互联网医疗软件,而不同性别、年龄、学历、职称、工作年限、医院所在城市组别间的医生对互联网医疗使用意愿也有所差别。本研究构建的医生群体对互联网医疗使用意愿模型表明:促成因素、社会影响、个体创新性和感知价值正向影响使用意愿,感知获益正向影响感知价值。基于研究结果,本研究提出了 6个有效提高医生群体互联网医疗使用意愿的具体策略:(1)健全互联网医疗监管体系,降低感知风险;(2)制定和落实配套政策制度,提高社会影响;(3)完善医院信息软硬件建设,增添促成因素;(4)创新医生的薪酬激励机制,增加感知获益;(5)充分挖掘核心的医生用户,推动产品扩散;(6)增添互联网医学教育服务,满足用户需求。
【学位授予单位】：南方医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R-05
【图文】：

结构方程,初始模型,互联网,自我效能

感知风险（ＰＲ）、感知价值（ＰＶ）、社会影响（ＳＩ）、促成因素（ＦＣ）、个体逡逑创新性（１Ｃ）、自我效能（ＳＥ）和使用意愿（ＵＩ）邋９个潜变量、２７个观测变量，逡逑如图４－１所示：逡逑４２逡逑

结构方程,修正模型,互联网,适配

自我效能五个变量之间的路径，即“ＰＢｍＦＣ”、“ＰＢｏＳＩ”、“ＰＢｅＳＥ”、“ＰＢ＾ＩＣ”、逡逑“ＳＩｂＦＣ，，、“ＳｌｅＳＥ，，、“ＩＣｈＳＥ，，、“ＩＣｅＳＩ，，、“ＩＣ0ＦＣ，，、“ＦＣ邋0ＳＥ”；并结合具逡逑体情况增加两条残差路径“ｅｌ0ｅ６”、“ｅ５０ｅ６”，得到修正后的模型，如图４－２所逡逑不。逡逑Ｉ邋（３）逦？邋ＰＵ３逡逑图４－３互联网医疗使用意愿结构方程修正模型逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋４－３邋Ｍｏｄｉｆｉｅｄ邋ｍｏｄｅｌ邋ｏｆ邋ｄｏｃｔｏｒｓ’邋ｕｓａｇｅ邋ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ邋ｏｆ邋Ｉｎｔｅｒｎｅｔ邋ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ逡逑表４－１７为修正后模型的适配情况，检验结果显示，修正后模型的各项适配逡逑度指数较初始模型有明显改善，均达到了适配标准，说明修正后模型达到较好逡逑的拟合度，能更准确反映理论假设模型和实际数据之间的关系。逡逑４４逡逑

【参考文献】