使用技术接受模型来探索医生对临床决策支持系统警报的观点

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗决策的制定 医疗决策的制定
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 临床决策支持系统 (CDSS) 提供警报,以帮助医生.
• 医生接受CDSS警报对于有效实施至关重要.
• 技术接受模型 (TAM) 为理解用户接受提供了一个框架.

研究的目的:

• 调查影响医生接受CDSS警报的因素.
• 应用技术接受模型 (TAM) 来理解医生的观点.
• 确定感知易用性 (PEOU) 和感知实用性 (PU) 如何影响对使用态度 (AT),用户满意度 (US) 和使用行为意图 (BI).

主要方法:

• 在一个学术医疗中心的72名医生接受了基于TAM的结构化问卷.
• 医生特征 (年龄,临床经验,患者数量等) 分析了它们对PEOU和PU的影响.
• 多重回归分析被用来评估TAM构造和外部因素之间的关系.

主要成果:

• 年龄较大和患者数量较大对PU和PEOU产生了负面影响.
• 临床经验对PEOU产生了积极的影响.
• PEOU显著预测了PU,AT和US,但US与BI没有相关性.

结论:

• 医生感知的易用性 (PEOU) 是他们使用CDSS警报的行为意图的一个关键决定因素.
• 患者数量高和年龄较大有助于警觉疲劳,减少接受.
• 建议设计具有上下文意识和频率优化的CDSS警报,以提高可用性,用户满意度和工作流集成.