疾病特征影响了采用电子健康记录的隐私计算:德国的一项调查研究

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 医学社会学 医学社会学
• 健康心理学 心理健康心理学

背景情况:

• 电子健康记录 (EHR) 对于提高医疗保健效率和质量至关重要.
• 患者采用电子健康记录在德国受到数据安全和隐私问题的重大影响.
• 关于特定的医疗数据特征如何影响患者的电子病历使用意图的研究有限.

研究的目的:

• 为了验证EPHR的隐私计算模型 (PCM).
• 评估个人和疾病特征 (与疾病相关的耻辱感,时间进程) 对PCM预测对EHR使用的影响.
• 了解影响患者使用电子健康记录 (EHR) 的意图的因素,在尊重隐私的背景下.

主要方法:

• 在德国进行的一项在线调查,对241名参与者 (18岁以上) 进行了在线调查,这些参与者以前没有患过维涅特病的经验.
• 随机并行组设计,用一个病例图片来操纵与疾病相关的耻辱感 (高/低) 和时间进程 (急性/慢性).
• 用部分最小方程 (PLS-SEM) 的结构方程建模用于数据分析.

主要成果:

• 经验证的模型解释了71.8%的EHR使用意图的差异.
• 使用EHR的意图受到感知好处,数据隐私问题,对提供商的信任和社会规范的影响.
• 疾病的时间过程,而不是耻辱,显著影响使用意图;急性疾病强调感知到的好处和社会规范,而慢性疾病强调感知到的好处,隐私问题和信任.

结论:

• 隐私计算模型 (PCM) 有效地解释了德国的EHR使用意图,受疾病特征的影响.
• 需要量身定制的EHR采用策略,考虑患者的需求和与不同类型疾病相关的担忧.
• 在关注隐私的环境中成功实施EHR需要解决影响患者采用的疾病特异性因素.