使用技术接受模型来探索在残疾人中使用数字健康技术的意图:跨部门调查研究

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 关于残疾人的研究.
• 技术接受模型 技术接受模型

背景情况:

• 电子个人健康记录 (e-PHR) 为健康管理提供了潜在的好处,但对于残疾人来说,其采用面临着挑战.
• 了解在这个人口群体中影响e-PHR接受的具体因素对于公平的技术实施至关重要.

研究的目的:

• 通过使用技术接受模型 (TAM) 框架,调查残疾人使用e-PHR意图的决定因素.
• 检查外部因素的影响,包括健康意识,健康信息同意,内容特征,信息安全,电子健康素养和电子PHR采用的有效性.

主要方法:

• 在韩国对800名残疾人进行全国性调查,使用比例分层和系统分层集群采样方法.
• 结构方程建模与启动调解和根据残疾严重程度的多组分析被用于测试拟议的假设.

主要成果:

• 感知到的有用性 (PU) 和感知到的易用性 (PEU) 是e-PHR使用意向的主要驱动因素,PEU对PU产生了积极的影响.
• 有效性和健康信息同意显著预测了PU,而健康意识,内容特征,健康信息同意,信息安全和有效性预测了PEU.
• 残疾严重程度影响了PU和PEU对使用意向的影响,内容特征和信息安全显示基于严重程度的差异性影响.

结论:

• 感知到的实用性和易用性是残疾人采用e-PHR的关键调解因素.
• 未来的数字健康解决方案应优先考虑用户友好性,强大的支持,隐私和针对这一群体的定制内容.
• 鉴于因抽样限制而导致的潜在选择偏差,未来的研究应该旨在招募更广泛,更多样化的参与者.