原始论文gydF4y2Ba
摘要gydF4y2Ba
背景:gydF4y2Ba电子保健应用程序的使用率总体上仍然相当低,用户流失率往往很高。关于特定患者群体使用电子保健技术的信息有限。gydF4y2Ba
摘要目的:gydF4y2Ba本研究的目的是探讨影响基于web的应用程序(DiabetesCoach)最初和长期使用的因素,以支持2型糖尿病患者的自我护理。gydF4y2Ba
方法:gydF4y2Ba混合方法研究设计用于对Web应用程序在2年期间的实际使用情况进行过程分析,并确定用户配置文件。研究工具包括日志文件、访谈、可用性测试和调查。gydF4y2Ba
结果:gydF4y2BaDiabetesCoach主要用于在线监测、个人数据和患者-护士电子邮件联系等交互功能。尤其吸引病人的是持续的个人反馈;他们感到护士更密切地监视着他们,并鼓励他们在自我管理疾病方面发挥更积极的作用。尽管取得了积极的结果,但Web应用程序的使用受到低注册率和不使用人员流失的阻碍。入学的主要障碍是缺乏互联网接入(146/226,65%)。尽管68%(34/50)的注册用户是持续用户,其中32%(16/50)可以定义为铁杆用户(高度活跃),其余32%(16/50)在整个研究期间没有继续使用Web应用程序。长期使用的障碍主要是由于Web应用程序的用户友好性差(没有“推送”因素或提醒)和选择了“错误的”用户;由于天花板效应,那些受到良好调节的病人并不是从系统使用中受益最多的人。对护理需求较大的患者似乎更倾向于长期使用;高度活跃的使用者明显比低/不活跃的使用者更经常使用药物(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .005),且糖尿病病程较长(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。gydF4y2Ba
结论:gydF4y2Ba如果采用的技术使用简单,并具有可用于交互的组件,医疗保健方面的创新将传播得更快。这将预见到患者对持续和个性化反馈的需求,特别是对护理需求更大的患者。从这项研究来看,几个因素似乎影响电子健康技术的使用增加:(1)避免选择性登记,(2)利用参与式设计方法,以及(3)开发持久性的推动因素。进一步的研究应该集中在使用系统功能和实际使用之间的因果关系上,因为这样的观点将为具体的技术功能如何吸引和吸引用户提供重要的证据。gydF4y2Ba
doi: 10.2196 / jmir.1603gydF4y2Ba
关键字gydF4y2Ba
简介gydF4y2Ba
糖尿病的患病率正在迅速上升。2010年,20-79岁成年人中糖尿病影响了2.85亿成年人(6.4%),估计到2030年,全球糖尿病患者将增加到4.39亿人(7.7%)[gydF4y2Ba
].2010年至2030年期间,发展中国家成人糖尿病患者数量将增加69%,发达国家将增加20%。大多数糖尿病患者的年龄在60- 79岁之间,大约90%的人患有2型糖尿病。因此,改善糖尿病护理管理已成为全球卫生保健机构和患者组织的优先事项。糖尿病护理管理的最终目标是优化自我护理,以降低死亡率、发病率和医疗成本[gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ].gydF4y2Ba互联网应用于临床实践,为自我护理带来了许多机会[gydF4y2Ba
-gydF4y2Ba ],因为它可以作为一种强有力的媒介,推广健康的生活方式,并增加对这种疾病的了解。然而,为了有效地增强患者的自我意识和参与,Web应用程序应该设计成允许个人根据自己的特定需求定制程序,因为患者越来越要求方便地获得高水平的个性化医疗保健[gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ].为促进自我保健,已开发了互动式电子保健应用程序,用于持续自我监测、反馈和信息交换。gydF4y2Ba从以前的研究中,我们知道交互式电子健康技术对慢性疾病患者的医疗保健有积极的贡献,实现了增加患者与提供者的沟通,对代谢控制和行为改变产生积极影响,改善治疗依从性,并降低成本[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba -gydF4y2Ba ].然而,总体上电子保健的使用率仍然相当低[gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ].因此,更多的研究应针对提供洞察实际使用情况的因素以及使用和不使用电子卫生技术的伴随原因。gydF4y2Ba扩大对电子卫生保健的吸收,首先需要更好地了解妨碍获得(初次使用)的障碍[gydF4y2Ba
-gydF4y2Ba ]其次,更好地了解影响长期使用电子卫生技术的因素[gydF4y2Ba -gydF4y2Ba ],因为许多项目在试验阶段后仍然无法生存,用户流失是一个典型的问题(“磨损定律”[gydF4y2Ba ])。为此,我们进行了纵向研究。gydF4y2Ba这项研究的目的是探索影响最初和长期使用网络应用程序来支持2型糖尿病患者自我护理的因素。一种混合方法的研究设计被应用于跟踪使用时间(日志文件),以及(不)使用的原因(可用性测试、访谈和电子邮件消息的内容分析),并识别用户档案(调查)。gydF4y2Ba
方法gydF4y2Ba
Web应用的描述gydF4y2Ba
DiabetesCoach是一个基于网络的应用程序,用于支持2型糖尿病患者的自我护理,它的开发是为了鼓励患者在自己的护理中发挥更积极的作用。这个Web应用程序是针对一大群患者的低技术解决方案,是免费提供的,作为常规糖尿病护理的补充。该应用程序由Medicinfo (Tilburg, Netherlands)与全科医生、护士、患者、行为科学家和供应商(即健康保险公司)密切合作开发。初始开发成本相对有限,应用程序的运行成本也很低。因此,使用量的增加不会导致成本的指数级上升。gydF4y2Ba
以下是DiabetesCoach的核心功能:gydF4y2Ba
- 我的个人资料gydF4y2Ba:个人资料记录(如治疗计划、用药情况)。gydF4y2Ba
- 在线监测gydF4y2Ba:代谢值的登记:体重、血糖水平、血压和胆固醇。gydF4y2Ba
- 电子邮件联系gydF4y2Ba:确保患者与护士通过电子邮件沟通(5个工作日内回复)。gydF4y2Ba
- 在线教育gydF4y2Ba:糖尿病资料及说明。gydF4y2Ba
- 日历gydF4y2Ba:写下评论、约会和个人目标的地方。gydF4y2Ba
- lgydF4y2Baifestyle教练gydF4y2Ba:自我测试以支持生活方式的改变。gydF4y2Ba
患者的自我监测数据被提供给护士,并发出警报,发出警报代谢值。每个护士都可以通过私人账户(由用户名和密码保护)访问自己患者的DiabetesCoach详细信息。Web应用程序(未与护士的医疗记录集成)使护士能够为患者设定个人目标,添加选定的生活方式计划,并突出显示电子学习计划的适当章节。患者没有收到关于他们应该多久登录一次DiabetesCoach的特别指示。患者在就诊期间在家中和初级保健实践中测量代谢值。护士被允许为每个病人多咨询两次,以补偿参与研究所需的额外时间。DiabetesCoach中提供的信息和指南符合荷兰糖尿病护理标准和协议。gydF4y2Ba
参与招聘gydF4y2Ba
荷兰一个由10个初级卫生保健机构组成的初级卫生保健基金会和一个雇用糖尿病护士的家庭护理组织(n = 6)同意成为试点的合作伙伴。三个初级保健诊所自愿参加糖尿病教练项目。gydF4y2Ba
患者入选的选择标准是(1)2型糖尿病患者(主要重点是促进生活方式的改变),(2)患者有动力进行自我护理活动,(3)患者可以访问互联网并有足够的技能使用互联网。通过招募信,护理人员邀请350名患者使用DiabetesCoach。通过信件和就诊期间,患者被告知了Web应用程序的目的和可能性。总共350名受邀患者中有50名(14%)参与了该项目并填写了知情同意书。gydF4y2Ba
为学员设置了培训课程(离线)。在培训过程中,参与者收到了如何使用该应用程序的说明,以及用户手册。此外,还为技术支持创建了电子邮件功能。gydF4y2Ba
研究设计gydF4y2Ba
我们采用了混合方法的研究设计[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba 探索2型糖尿病患者长期使用Web应用程序的条件。通过可用性测试和访谈,我们能够解释实际使用情况,并且调查提供了对使用该技术的人的深入了解。所有的结果结合起来提供了对个别用户对特定技术特性的使用模式和偏好的洞察。日志文件使我们能够评估技术特性的实际和长期使用情况(24个月)。gydF4y2Ba 介绍了研究工具的概述和伴随的特征的研究。gydF4y2Ba 介绍了数据收集过程的年表。gydF4y2Ba在收集了对邀请函的回复后,护士在办公室访问期间采访了300名非参与者(选择不参与的患者)中的226人。使用一个开放式的问题,护士询问不参加的原因。gydF4y2Ba
一个gydF4y2Ba纸质调查gydF4y2Ba在入组者(n = 50)的培训期间进行基线管理,以评估患者的人口统计学和健康相关特征(用户档案)。该调查包括7个封闭式问题,涉及年龄、性别、教育程度、健康状况、糖尿病病程、糖尿病治疗(药物使用)和治疗满意度。总共有42名患者完全填写了问卷。gydF4y2Ba
利用gydF4y2Ba日志文件gydF4y2Ba(n = 50),我们测量了患者2年的使用模式、患者的登录次数、患者对系统核心功能的平均点击次数以及患者-护士电子邮件消息的内容。gydF4y2Ba
我们进行了gydF4y2BaugydF4y2Basability测试gydF4y2Ba(n = 20)在使用3个月后调查患者使用Web应用程序的体验。测试的第一部分由半结构化的开放式问题访谈组成,旨在评估患者的电子健康素养,他们使用Web应用程序的原因,以及他们使用基于关键事件技术的系统的积极或消极经验[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba ].第2部分包含与Web应用程序的每个特性相关的几个任务,用于识别实时使用过程中发生的问题。训练有素的观察者(神经网络)观察用户在执行模拟任务和大声思考时与应用程序界面通信[gydF4y2Ba ].用视听设备(MORAE 2.1版;TechSmith公司,奥克莫斯,密歇根州,美国)。这些课程在参与者家中或在保健诊所进行。每次测试持续约90分钟。gydF4y2Ba在首次使用Web应用程序一年后,研究人员向当时尚未积极使用该应用程序的患者(n = 20)发送了电子邮件。通过一个开放式的问题,患者被要求报告他们停止使用的原因。我们收到了六份回复。gydF4y2Ba
研究工具gydF4y2Ba | ngydF4y2Ba | 目的gydF4y2Ba | 参与者gydF4y2Ba |
护士面谈gydF4y2Ba | 226gydF4y2Ba | 不使用Web应用程序的原因gydF4y2Ba | NonenrolleesgydF4y2Ba一个gydF4y2Ba |
调查gydF4y2Ba | 50gydF4y2Ba | 谁使用Web应用程序?gydF4y2Ba | 新生gydF4y2BabgydF4y2Ba |
日志文件gydF4y2Ba | 50gydF4y2Ba | 使用了Web应用程序的哪些特性?gydF4y2Ba | 新生gydF4y2BabgydF4y2Ba |
长期使用模式(24个月)gydF4y2Ba | |||
连续用户和已停止用户的概况gydF4y2Ba | |||
可用性测试gydF4y2Ba | 20.gydF4y2Ba | 使用Web应用程序的原因gydF4y2Ba | 新生gydF4y2BabgydF4y2Ba |
使用率下降的原因gydF4y2Ba | |||
电子邮件采访gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | 使用率下降的原因gydF4y2Ba | 新生gydF4y2BabgydF4y2Ba |
内容分析gydF4y2Ba | 50gydF4y2Ba | 通过电子邮件传递的是什么样的信息?gydF4y2Ba | 新生gydF4y2BabgydF4y2Ba |
一个gydF4y2Ba初级护理病人选择gydF4y2Ba不gydF4y2Ba参加DiabetesCoach项目(n = 300)。gydF4y2Ba
bgydF4y2Ba选择参加DiabetesCoach项目的初级保健患者(n = 50)。gydF4y2Ba
数据分析gydF4y2Ba
统计分析调查gydF4y2Ba
我们使用SPSS 16.0版本(IBM公司,Somers, NY, USA)进行统计分析。采用标准描述性统计,卡方检验(Fisher精确检验)和gydF4y2BaFgydF4y2Ba测试用于确定不同参与者群体(高活跃用户与低/不活跃用户)在人口统计学上的显著差异。gydF4y2Ba
护士访谈分析gydF4y2Ba
研究人员对收集到的患者的回答进行了分类(n = 226,非参与者)。通过多重回答分析计算回答类别的百分比。gydF4y2Ba
电子邮件内容分析gydF4y2Ba
患者-护士电子邮件信息的编码过程基于接地理论[gydF4y2Ba
],以及10个内容类别的编码(见gydF4y2Ba ),由两位编码员(NN, JvG)讨论并分类。分析单元包含一个反映完整思想或观念的单一陈述[gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ];这可以表达为一个简单的句子,一个句子从句,一个句子片段,或一个单词。同一消息中具有相同含义的语句只编码一次。所有的电子邮件信息都由NN和JvG独立编码。85.7%的人在不同的类别中达成了一致,少数人讨论并解决了分歧。删除重复的消息(n = 12,患者消息)。gydF4y2Ba可用性测试分析gydF4y2Ba
可用性测试数据采用演绎分析方法进行分析。NN使用标准方法获取定性数据,并在会议期间做详细的笔记。注释包括使用Web应用程序时遇到的问题,例如导航结构差、缺乏使用系统的触发器、技术错误和登录系统的问题[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba ].研究人员总共在20名患者中发现了166个独特的问题。每个病人都提到了不止一个问题。问题类别的编码源自较早前为识别电子健康技术的可用性问题而开发的概念框架[gydF4y2Ba ].gydF4y2Ba用户档案分析gydF4y2Ba
为了确定核心用户,我们测量了在研究期间(24个月)患者(n = 50)对Web应用程序的实际使用情况。我们对用户活动的衡量标准有三个:(1)gydF4y2Ba活动模式(连续vs停止)gydF4y2Ba;测量患者在整个研究期结束前实际使用Web应用程序的频率(gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba );(2)gydF4y2Ba活动度(高低)gydF4y2Ba;测量患者在整个研究期间实际使用Web应用程序的月数(gydF4y2Ba );和(3)gydF4y2Ba登录次数gydF4y2Ba(gydF4y2Ba ).gydF4y2Ba为…设定标准gydF4y2Ba不连续gydF4y2Ba,我们观察了患者的活动模式(测量1)。我们发现,在完全没有活动的7个月后,患者又开始使用DiabetesCoach(例如,参见2008年的38例患者gydF4y2Ba
而且gydF4y2Ba ),但在8个月不运动后,没有一个患者这样做。因此,在本研究中,我们选择将间断的标准设定为8个月或以上无连续活动(gydF4y2Ba :在活动模式(非活动)内搜索数字(8)或更高)。gydF4y2Ba为…设定标准gydF4y2Ba高的活动gydF4y2Ba(测量2),我们寻找最活跃的停用用户(患者45,gydF4y2Ba
),并以该用户的活跃度为临界值(67%)。活跃度≤67%的连续用户特征为gydF4y2Ba低活跃用户gydF4y2Ba.活跃度为>67%的连续用户特征为gydF4y2Ba高度活跃(硬核)用户gydF4y2Ba.gydF4y2Ba所有类别的用户档案,从高度活跃(7名用户)和低活跃(10名用户),到不活跃用户(3名用户),都在可用性测试中得到了体现。gydF4y2Ba
结果gydF4y2Ba
不使用Web应用程序gydF4y2Ba
350名患者中只有14% (n = 50)积极响应使用Web应用程序的邀请。护士们采访了226名未登记的人,以了解阻碍他们登记的障碍。给出的原因(n = 226)有:没有互联网(146/ 226,65%)、使用不会有任何附加值(25/ 226,11%)、没有心情花太多时间在电脑上(23/ 226,10%)、没有心情被疾病占据(10/ 226,4%)、缺乏使用互联网的技能(10/ 226,4%)、太忙或没有时间(4/ 226,2%),或其他,如“患者即将搬到另一个城镇”(8/ 226,4%)。显然,患者体验到更多的外部障碍(没有设备和缺乏正确的技能:156/226,69%)比内部动机障碍(不愿意使用它,没有附加价值,太忙:62/226,27%)。gydF4y2Ba
Web应用程序的使用gydF4y2Ba
谁使用Web应用程序,为什么?gydF4y2Ba
入组者50例,年龄43 ~ 80岁(平均61岁)。大多数为男性(n = 37),荷兰血统(40/ 43,93%),具有高等或中等教育水平(gydF4y2Ba
),并以饮食和二甲双胍等药片治疗。在使用Web应用程序之前,治疗满意度已经很高(40/ 42,95%)。gydF4y2Ba患者提到了使用Web应用程序的三个主要原因:gydF4y2Ba
- 增加了自我照顾的可能性gydF4y2Ba:该系统的特点刺激患者在自我管理糖尿病方面发挥更积极的作用。gydF4y2Ba
- 更连续地从护士那里得到反馈gydF4y2Ba病人体验到护士更好地照顾他们的感觉。电子邮件功能加强了患者和护士之间的联系(也在三个月定期就诊之间)。gydF4y2Ba
- 改善获得医疗服务的机会gydF4y2Ba电子邮件对病人来说很方便,因为打电话很难联系到护士。gydF4y2Ba
特征gydF4y2Ba | ngydF4y2Ba | %gydF4y2Ba | ||
教育程度(n = 43)gydF4y2Ba | ||||
低gydF4y2Ba | 5gydF4y2Ba | 12gydF4y2Ba | ||
媒介gydF4y2Ba | 22gydF4y2Ba | 51gydF4y2Ba | ||
高gydF4y2Ba | 16gydF4y2Ba | 37gydF4y2Ba | ||
健康状况(n = 43)gydF4y2Ba | ||||
优秀的gydF4y2Ba | 0gydF4y2Ba | 0gydF4y2Ba | ||
很好gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | 14gydF4y2Ba | ||
好gydF4y2Ba | 25gydF4y2Ba | 58gydF4y2Ba | ||
公平gydF4y2Ba | 12gydF4y2Ba | 28gydF4y2Ba | ||
可怜的gydF4y2Ba | 0gydF4y2Ba | 0gydF4y2Ba | ||
糖尿病治疗(43例)gydF4y2Ba | ||||
没有一个gydF4y2Ba | 2gydF4y2Ba | 5gydF4y2Ba | ||
饮食gydF4y2Ba | 4gydF4y2Ba | 9gydF4y2Ba | ||
饮食和片剂gydF4y2Ba | 37gydF4y2Ba | 86gydF4y2Ba | ||
饮食,药片和胰岛素gydF4y2Ba | 0gydF4y2Ba | 0gydF4y2Ba | ||
糖尿病病程(年)(n = 42)gydF4y2Ba | ||||
0 - 2gydF4y2Ba | 12gydF4y2Ba | 29gydF4y2Ba | ||
3 - 6gydF4y2Ba | 16gydF4y2Ba | 38gydF4y2Ba | ||
> 7gydF4y2Ba | 14gydF4y2Ba | 33gydF4y2Ba |
使用了Web应用程序的哪些特性?gydF4y2Ba
日志文件显示Web应用程序主要用于在线监控(2216/6289,35%;在研究期间,患者对Web应用程序核心功能的总点击量:n = 6289)、个人数据(1648/6289,26%)和患者-护士电子邮件联系(1458/6289,23%),以及较小程度上的在线教育(473/6289,8%)、日历(334/6289,5%)、个人生活方式教练(160/6289,3%)和打印功能(108/6289,2%)。病人特别感兴趣gydF4y2Ba在线监测gydF4y2Ba为创建测量概述(图表)他们的血糖水平,体重和血压(见gydF4y2Ba
).的gydF4y2Ba电子邮件功能gydF4y2Ba用于补充在线监测,对其监测值进行说明。护士每周向患者提供反馈,并对代谢值的变化做出反应,必要时调整治疗方案(药物)。gydF4y2Ba的gydF4y2Ba个人dgydF4y2BaatagydF4y2Ba该功能与在线监测功能一起用于跟踪药物使用,以查看药物是否对改善健康有效。的gydF4y2BacgydF4y2BaalendargydF4y2Ba在较小的范围内使用。相反,电子邮件被用来交流约会。gydF4y2Ba
什么样的信息通过电子邮件交流?gydF4y2Ba
在研究期间,总共发送了323封电子邮件。在电子邮件信息的定性内容分析中,共有10个内容类别被区分出来(见gydF4y2Ba
而且gydF4y2Ba ).在病人和护士的电子邮件交流的内容中,我们注意到某些对比。结果发现,护士比病人更多地交流行政问题和治疗计划。关于治疗计划的沟通涉及药物使用,特别强调药物调整。对于护士来说,Web应用程序的主要功能是协调护理,以实现更有效的沟通(节省时间,例如通过在线预约安排)。gydF4y2Ba另一方面,病人比护士更多地交流他们的健康状况和感受。例如,他们让护士知道他们做得很好,作为对治疗方案的确认或认可。因此,电子邮件主要用于确保护士知道发生了什么。对护士来说,他们的反应是给予情感反馈,如表达同情和赞美。gydF4y2Ba
内容分类gydF4y2Ba | 消息总数(n = 323)gydF4y2Ba | 患者留言(n = 130)gydF4y2Ba | 护士留言(n = 193)gydF4y2Ba | |||
ngydF4y2Ba | %gydF4y2Ba | ngydF4y2Ba | %gydF4y2Ba | ngydF4y2Ba | %gydF4y2Ba | |
测量gydF4y2BabgydF4y2Ba | 104gydF4y2Ba | 32.2gydF4y2Ba | 42gydF4y2Ba | 32.3gydF4y2Ba | 64gydF4y2Ba | 33.2gydF4y2Ba |
管理通信gydF4y2BacgydF4y2Ba | 101gydF4y2Ba | 31.3gydF4y2Ba | 25gydF4y2Ba | 19.2gydF4y2Ba | 77gydF4y2Ba | 39.9gydF4y2Ba |
情感的沟通gydF4y2BadgydF4y2Ba | 99gydF4y2Ba | 30.7gydF4y2Ba | 38gydF4y2Ba | 29.2gydF4y2Ba | 63gydF4y2Ba | 32.6gydF4y2Ba |
DiabetesCoach讲话gydF4y2BadgydF4y2Ba | 49gydF4y2Ba | 15.2gydF4y2Ba | 28gydF4y2Ba | 21.5gydF4y2Ba | 21gydF4y2Ba | 10.9gydF4y2Ba |
药物的使用gydF4y2BafgydF4y2Ba | 42gydF4y2Ba | 13.0gydF4y2Ba | 12gydF4y2Ba | 9.2gydF4y2Ba | 31gydF4y2Ba | 16.1gydF4y2Ba |
身体症状gydF4y2BaggydF4y2Ba | 29gydF4y2Ba | 9.0gydF4y2Ba | 19gydF4y2Ba | 14.6gydF4y2Ba | 10gydF4y2Ba | 5.2gydF4y2Ba |
DiabetesCoach功能的使用gydF4y2BahgydF4y2Ba | 24gydF4y2Ba | 7.4gydF4y2Ba | 3.gydF4y2Ba | 2.3gydF4y2Ba | 21gydF4y2Ba | 10.9gydF4y2Ba |
生活方式的支持gydF4y2Ba我gydF4y2Ba | 20.gydF4y2Ba | 6.2gydF4y2Ba | 14gydF4y2Ba | 10.8gydF4y2Ba | 8gydF4y2Ba | 4.1gydF4y2Ba |
时事gydF4y2BajgydF4y2Ba | 18gydF4y2Ba | 5.6gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | 4.6gydF4y2Ba | 12gydF4y2Ba | 6.2gydF4y2Ba |
其他gydF4y2BakgydF4y2Ba | 20.gydF4y2Ba | 6.2gydF4y2Ba | 10gydF4y2Ba | 7.7gydF4y2Ba | 10gydF4y2Ba | 5.2gydF4y2Ba |
一个gydF4y2Ba陈述=主题单位(信息中的意义单位);一条消息可以包含一条或多条语句。gydF4y2Ba
bgydF4y2Ba沟通临床价值,如血糖、血压、体重和胆固醇。gydF4y2Ba
cgydF4y2Ba关于推荐,预约安排等的沟通。gydF4y2Ba
dgydF4y2Ba表达情感,如赞美、宽慰和担忧,以及社交谈话(温暖的祝福和感谢)。gydF4y2Ba
egydF4y2Ba关于使用Web应用程序的(技术)问题的交流。gydF4y2Ba
fgydF4y2Ba关于药物使用的沟通。gydF4y2Ba
ggydF4y2Ba关于身体症状/健康问题的交流。gydF4y2Ba
我gydF4y2Ba关于DiabetesCoach功能的交流,除了在线监测,比如生活方式教练的使用。gydF4y2Ba
jgydF4y2Ba关于新的糖尿病相关网站和课程的交流。gydF4y2Ba
kgydF4y2Ba与Web应用程序的使用无关的通信。gydF4y2Ba
随着时间的推移使用率下降gydF4y2Ba
长期使用模式gydF4y2Ba
在整个研究期间(24个月),每位患者平均访问Web应用程序49次(2464次/50名患者;平均登录数)。看到gydF4y2Ba
以获取登录数量的更详细信息。随着时间的推移,在这三种方法中都可以观察到使用量的下降(gydF4y2Ba ).实践3的总体使用率相对较高,可能是因为大多数技术问题在实践3开始使用应用程序时(3个月后)已经解决了。gydF4y2Ba个人数据、在线监测和电子邮件联系这些特征在研究期间都被定期使用(gydF4y2Ba
).gydF4y2Ba使用率下降的原因gydF4y2Ba
使用率下降的原因可以归结为gydF4y2Ba天花板效应gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba可怜的用户友好性gydF4y2BaWeb应用程序的gydF4y2Ba.电子邮件采访的结果显示,患者忘记使用Web应用程序是因为缺乏提醒功能(缺乏推动因素)。可用性测试显示,患者希望得到使用Web应用程序的提醒,最好是通过他们的常规(每日)电子邮件程序。患者希望获得护士最新发布的消息通知,以及网站上的最新信息通知。将Web应用程序与现有的传统“离线”护理相集成也可以起到推动作用。例如,可以要求2型糖尿病患者在看全科医生或护士时使用该技术讨论在线监测。gydF4y2Ba
也许如果我的糖尿病护士能提供更多的帮助或更多的关注,它可能会带来更多的兴趣。gydF4y2Ba病人[17]gydF4y2Ba
我不介意多一点互动性;你会得到一个信号,每周至少输入一些东西,然后得到一些回复。gydF4y2Ba病人[1]gydF4y2Ba
在可用性测试中最值得注意的是,由于不常见的导航结构,患者没有意识到系统的可能性。特别是,电子邮件功能没有被发现,这可以解释为什么消息概述比实际发送消息使用得更广泛(gydF4y2Ba
).此外,日历可以更具互动性;患者希望通过日志安排自己的预约。然而,当前的日志簿设置只允许护士这样做。gydF4y2Ba此外,电子邮件访谈揭示了天花板效应;对一些人来说,使用这个应用程序不再有任何附加价值。血糖水平得到控制的患者不太需要使用Web应用程序进行自我护理支持。gydF4y2Ba
通过与我的全科医生相互咨询,体检已经减少到一年两次。对我个人来说,这是一个很好的结果,但结果是我几乎没有什么可以报告的。gydF4y2Ba(病人46)gydF4y2Ba
高度活跃和低/不活跃用户的配置文件gydF4y2Ba
而且gydF4y2Ba 提供在研究期间(24个月)每月使用Web应用程序的概述。可以看出,Web应用程序的使用随着时间的推移而波动。没有固定的养生法;每位患者在适合自己的时候使用DiabetesCoach(免费使用)。gydF4y2Ba
用户分为三类:gydF4y2Ba
(1)gydF4y2Ba高度活跃的持续用户;核心用户gydF4y2Ba(n = 16):gydF4y2Ba
- 活动模式:无活动时间<8个月(gydF4y2Ba )gydF4y2Ba
- 活动度:68%-100%(17-24个月使用,gydF4y2Ba )gydF4y2Ba
- 登录次数:45-191 (gydF4y2Ba ).gydF4y2Ba
(b)gydF4y2Ba持续用户,但活跃程度较低gydF4y2Ba(n = 18):gydF4y2Ba
- 活动模式:无活动时间<8个月gydF4y2Ba
- 活动度:29%-67%(7-16个月使用)gydF4y2Ba
- 登录次数:10-96次。gydF4y2Ba
(c)gydF4y2Ba停用(不活跃)用户gydF4y2Ba(n = 16):gydF4y2Ba
- 活动模式:无活动时间≥8个月gydF4y2Ba
- 活动度:0%-67%(0-16个月使用)gydF4y2Ba
- 登录次数:0 ~ 56次。gydF4y2Ba
呈现持续一段时间内的用户活动。大约66%的注册用户继续使用Web应用程序。在这些定期访问者中,30%可以定义为硬核用户;那些高度活跃使用Web应用程序的患者。gydF4y2Ba
而且gydF4y2Ba 证明实践1中的所有患者都是持续使用者,而实践2中的患者更有可能是停止使用者。一个可能的原因是病人和护士之间的接触更密切了;实践1的护士比实践2和实践3的护士更积极地参与与患者的电子邮件联系(互动反馈)(分别为平均每位患者发送4.5、3.8和2.4条邮件)。gydF4y2Ba
考虑到患者的特征,停药使用者与持续使用者没有显著差异,尽管更多的停药使用者倾向于不服药(11/ 12,92%)。gydF4y2Ba
我们相信,更多地参与系统使用(高度活跃)可能会导致更好地坚持自我护理活动。这就是为什么我们比较了高活跃用户和低/不活跃用户的特征和偏好。gydF4y2Ba
我们预计需要更多护理的患者,如老年人、服药患者和长期患有糖尿病的患者,将从该技术中受益最多,因此更倾向于使用Web应用程序。结果显示在gydF4y2Ba
显示高度活跃的使用者明显比低/不活跃的使用者更经常使用药物(双侧Fisher精确测试,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .005)且糖尿病病程显著延长(单侧方差分析,gydF4y2BaFgydF4y2Ba1gydF4y2Ba,gydF4y2Ba41gydF4y2Ba= 5.0,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。gydF4y2Ba特征gydF4y2Ba | 高度活跃(n = 16)gydF4y2Ba | 低/不活跃(n = 34)gydF4y2Ba | PgydF4y2Ba价值gydF4y2Ba | ||||
ngydF4y2Ba | %gydF4y2Ba | ngydF4y2Ba | %gydF4y2Ba | ||||
性别(n = 50)gydF4y2Ba | .60gydF4y2Ba | ||||||
男性gydF4y2Ba | 12gydF4y2Ba | 75gydF4y2Ba | 25gydF4y2Ba | 73gydF4y2Ba | |||
女gydF4y2Ba | 4gydF4y2Ba | 25gydF4y2Ba | 9gydF4y2Ba | 26gydF4y2Ba | |||
年龄(年)(n = 50)gydF4y2Ba | 陈霞gydF4y2Ba | ||||||
43-56gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | 37gydF4y2Ba | 11gydF4y2Ba | 32gydF4y2Ba | |||
57 - 64gydF4y2Ba | 7gydF4y2Ba | 44gydF4y2Ba | 9gydF4y2Ba | 26gydF4y2Ba | |||
65 - 80gydF4y2Ba | 3.gydF4y2Ba | 19gydF4y2Ba | 14gydF4y2Ba | 41gydF4y2Ba | |||
教育程度(n = 43)gydF4y2Ba | 总收入gydF4y2Ba | ||||||
低gydF4y2Ba | 2gydF4y2Ba | 13gydF4y2Ba | 3.gydF4y2Ba | 11gydF4y2Ba | |||
媒介gydF4y2Ba | 7gydF4y2Ba | 47gydF4y2Ba | 15gydF4y2Ba | 54gydF4y2Ba | |||
高gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | 40gydF4y2Ba | 10gydF4y2Ba | 36gydF4y2Ba | |||
健康状况(n = 43)gydF4y2Ba | .59gydF4y2Ba | ||||||
很好gydF4y2Ba | 3.gydF4y2Ba | 20.gydF4y2Ba | 3.gydF4y2Ba | 11gydF4y2Ba | |||
好gydF4y2Ba | 8gydF4y2Ba | 53gydF4y2Ba | 17gydF4y2Ba | 61gydF4y2Ba | |||
公平gydF4y2Ba | 4gydF4y2Ba | 27gydF4y2Ba | 8gydF4y2Ba | 29gydF4y2Ba | |||
药物使用(n = 43)gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba | .005gydF4y2Ba | ||||||
是的(平板电脑)gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | 40gydF4y2Ba | 1gydF4y2Ba | 4gydF4y2Ba | |||
没有gydF4y2Ba | 9gydF4y2Ba | 60gydF4y2Ba | 27gydF4y2Ba | 96gydF4y2Ba | |||
糖尿病病程(年)(n = 42)gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba | 03gydF4y2Ba | ||||||
0 - 2gydF4y2Ba | 2gydF4y2Ba | 13gydF4y2Ba | 10gydF4y2Ba | 37gydF4y2Ba | |||
3 - 6gydF4y2Ba | 5gydF4y2Ba | 33gydF4y2Ba | 11gydF4y2Ba | 41gydF4y2Ba | |||
> 7gydF4y2Ba | 8gydF4y2Ba | 53gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | 22gydF4y2Ba |
一个gydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 05gydF4y2Ba
介绍了核心功能的概述,并根据使用最多的功能对其进行了排名:gydF4y2Ba
- 排名高的活跃群体:(1)在线监控,(2)电子邮件,(3)个人数据。gydF4y2Ba
- 排名低/不活跃的群体:(1)个人数据,(2)在线监测,(3)电子邮件。gydF4y2Ba
高活跃用户似乎比低/不活跃用户有其他目标。高度活跃的使用者对在线监测有更高的需求,可能是因为他们更有可能是频繁的药物使用者,他们必须定期向护士传递他们的临床价值。特别是对于这些患者,在线监测将是方便的(增加访问)。另一方面,低/不活跃的使用者欣赏记录个人细节的能力,如治疗计划和药物使用(相当于个人健康记录)。gydF4y2Ba
在线监控、电子邮件和个人数据的功能对两组用户都很有吸引力,但高度活跃的用户使用所有功能的频率更高,分布在更长的时间内gydF4y2Ba
).特别是,他们更广泛地使用了在线监控和电子邮件的交互功能。gydF4y2Ba个人资料gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba | 监控gydF4y2Ba | 电子邮件gydF4y2Ba | 教育gydF4y2Ba | 日历gydF4y2Ba | 生活方式教练gydF4y2Ba | ||
高度活跃(n = 1gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)gydF4y2Ba | |||||||
总点击率(2年)gydF4y2Ba | 781gydF4y2Ba | 1601gydF4y2Ba | 908gydF4y2Ba | 240gydF4y2Ba | 244gydF4y2Ba | 96gydF4y2Ba | |
排名gydF4y2Ba | 20%gydF4y2Ba | 41%gydF4y2Ba | 24%gydF4y2Ba | 6%gydF4y2Ba | 6%gydF4y2Ba | 3%gydF4y2Ba | |
低/不活跃(n = 3gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)gydF4y2Ba | |||||||
总点击率(2年)gydF4y2Ba | 867gydF4y2Ba | 615gydF4y2Ba | 550gydF4y2Ba | 233gydF4y2Ba | 120gydF4y2Ba | 64gydF4y2Ba | |
排名gydF4y2Ba | 35%gydF4y2Ba | 25%gydF4y2Ba | 23%gydF4y2Ba | 10%gydF4y2Ba | 5%gydF4y2Ba | 3%gydF4y2Ba |
一个gydF4y2Ba排名:20.2% = 781(个人数据总点击量)/3870(所有核心功能总点击量)× 100。gydF4y2Ba
个人gydF4y2Ba 数据gydF4y2Ba |
监控gydF4y2Ba | 电子邮件gydF4y2Ba | 教育gydF4y2Ba | 日历gydF4y2Ba | 生活方式gydF4y2Ba 教练gydF4y2Ba |
||
高度活跃(n = 1gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)gydF4y2Ba | |||||||
总点击率(2年)gydF4y2Ba | 781gydF4y2Ba | 1601gydF4y2Ba | 908gydF4y2Ba | 240gydF4y2Ba | 244gydF4y2Ba | 96gydF4y2Ba | |
每个病人的平均命中次数gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba | 49gydF4y2Ba | One hundred.gydF4y2Ba | 57gydF4y2Ba | 15gydF4y2Ba | 15gydF4y2Ba | 6gydF4y2Ba | |
低/不活跃(n = 3gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)gydF4y2Ba | |||||||
总点击率(2年)gydF4y2Ba | 867gydF4y2Ba | 615gydF4y2Ba | 550gydF4y2Ba | 233gydF4y2Ba | 120gydF4y2Ba | 64gydF4y2Ba | |
每个病人的平均命中次数gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba | 26gydF4y2Ba | 18gydF4y2Ba | 16gydF4y2Ba | 7gydF4y2Ba | 4gydF4y2Ba | 2gydF4y2Ba |
一个gydF4y2Ba每个患者的平均点击率:49 = 781(个人数据的总点击率)/16(高度活跃的患者数量)。gydF4y2Ba
讨论gydF4y2Ba
主要发现gydF4y2Ba
本研究的目的是探讨影响使用网络应用程序支持2型糖尿病患者自我护理的因素。使用Web应用程序的主要优点是改善了对护理的访问和增强了患者与护士的沟通。最吸引患者的功能,也是他们经常参与的功能,是在线监测,结合通过电子邮件和药物使用记录的个人反馈。这些个性化和互动性的特点刺激了病人和护士的积极参与。通过持续收到的反馈,患者感觉受到了更好的监控,并且更有动力在自我管理糖尿病方面发挥更积极的作用。gydF4y2Ba
出乎意料的是,人们非常倾向于记录有关药物和治疗计划的个人数据。文档功能不是交互式的;没有交流。然而,在某种程度上,它与个人健康记录有可比性[gydF4y2Ba
-gydF4y2Ba ],因为它包含了个人一生的相关数据。患者喜欢追踪药物使用如何影响他们的健康。个性化方面对病人来说意义重大。gydF4y2Ba阻碍Web应用程序长期使用的因素gydF4y2Ba
选择性偏差gydF4y2Ba
总体而言,电子医疗技术,特别是行为干预项目的一大担忧是,它们可能会触及那些最不需要它们的人(上限效应),或者它们无法触及那些最需要护理的人,例如慢性病患者(反向护理法)[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba ].尽管在荷兰,电子病人已初具规模[gydF4y2Ba ],这项研究的结果仍然显示出数字鸿沟;最突出的障碍是患者家中没有互联网接入。此外,我们发现有选择性地纳入了相对健康的人群:大多数糖尿病患者都得到了很好的调节,因此不是从该系统中受益最多的人。戈德堡等人[gydF4y2Ba ]在他们的研究中发现了类似的结果;患者感到不投入,因为他们已经达到了足够的血糖控制。应避免使用方便抽样,因为它鼓励选择性登记。它吸引了那些已经有动力的病人,他们通常是最不需要这项技术的人。gydF4y2Ba天花板效应gydF4y2Ba
在本研究中,天花板效应(“我做得很好,所以我不需要技术”)导致了人员流失。根据Wangberg等人[gydF4y2Ba
,这样的人员流失并不一定是坏事——在这种情况下,它也可以被视为成功的一个指标,因为不再需要干预了。然而,天花板效应也有它的另一面:因为患者并不总是很好地了解他们的健康状况,他们可能会错误地认为不再需要这项技术(高估者)。应该避免这种天花板效应。因此,技术应该有说服力的元素,如反馈机制和触发器(如电子邮件消息),以刺激用户在这种情况下坚持下去。gydF4y2Ba用户友好性差(缺乏“推动”因素)gydF4y2Ba
结果还说明了提供自动提醒的重要性,一个简单的用户界面,和个性化的内容,通过预测个别病人的需求。如果患者不需要教育,那么其他功能应该鼓励患者使用该系统。提供具有各种用途的特性将更鼓励为更广泛的用户使用。一些用户要求集成监控、记录个人数据和安排约会等后勤服务。但是,大多数功能都是作为独立的应用程序提供的。gydF4y2Ba
影响gydF4y2Ba
为促进糖尿病教练等电子健康技术的广泛使用,应鼓励65岁以上人群使用互联网;我们最具增长潜力的是长者[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba ].为此,初级卫生保健实践可以考虑提供计算机和互联网技能培训,并为那些负担不起技术的人提供在实践中使用具有互联网接入的计算机的机会。gydF4y2Ba此外,我们认为动力较弱或相对不健康的患者可以从使用电子卫生技术中受益最多,因为他们对护理的需求更大,对改善健康的挑战更大。Verheijden等[gydF4y2Ba
]的研究发现,健康状况恶化的患者更依赖于医疗保健,他们从系统使用中受益更多,因此更倾向于坚持使用Web应用程序。在这项研究中,我们发现了证据,尽管是非常初步的,我们的假设,药物的使用和糖尿病的持续时间有助于科技的参与;diabescoach的高度活跃用户明显更经常使用药物,糖尿病持续时间明显更长。我们的结果与Wu等人的发现相一致[gydF4y2Ba 他们在对慢性心力衰竭患者的研究中发现,使用该系统的患者症状更多。研究结果表明,病情较重的患者最有可能从电子健康应用程序中受益。因此,预计Web应用程序对使用胰岛素和最近诊断为糖尿病的患者最有用。未来的研究应侧重于鼓励那些能够最大限度地利用电子健康的患者群体,如那些行为风险因素和多种慢性疾病发生率高的人群[gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ].gydF4y2Ba为了理解和克服技术缺陷,用户应该能够在使用过程中提供反馈,以便系统能够根据他们的需求和用户配置文件进行微调。用户应积极参与内容的开发(健康2.0)[gydF4y2Ba
].在开发电子卫生应用程序时,应采用以患者为中心和参与式的设计方法,以确保提供高质量、用户知情且已证明有效的产品[gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba -gydF4y2Ba ].通过这样的设计方法,我们能够更好地根据个人偏好和用户配置文件定制技术。这意味着电子健康的设计应该从仔细分析个人需求和伴随的系统需求开始,以探索哪种技术最适合谁。gydF4y2Ba为了增加坚持,技术应该有推动坚持的因素,如反馈机制和触发器[gydF4y2Ba
].因此,了解什么样的技术特征或线索会触发用户是相关的,比如通过文字、图像或声音。使用提醒或触发器可通过文本信息发送[gydF4y2Ba ]和患者的常规电子邮件[gydF4y2Ba ].鉴于移动电话技术在全球范围内越来越普遍,它作为健康消费者的一种简单界面正在取得进展,因此对很少使用电脑的患者尤其有用。gydF4y2Ba个性化的反馈似乎是最有希望长期使用的功能之一。事实上,通过电子邮件可以区分两种类型的个性化反馈:通过安全电子邮件来自护理人员的个性化反馈和通过自动消息和提示的个性化反馈。根据本研究的结果和Mohr等人的发现[gydF4y2Ba
]和Fry和Neff [gydF4y2Ba ],我们可以假设,使用来自真人的个性化反馈比自动定制的反馈更有说服力。未来的研究应侧重于确定哪种类型的个性化反馈最适合谁(需要短期护理的患者,如预防/治疗,而需要长期护理的患者,如慢性疾病管理),以及在哪种情况下(沟通的目的:以任务为中心还是以情感为中心)。gydF4y2Ba此外,将该技术与现有的临床护理相结合可能是一个推动因素。史蒂文斯等人[gydF4y2Ba
他们发现,当技术要求用户每月登录一次时,可以达到更高的参与度。因此,预计技术使用对每月登录(固定方案)的患者的影响将比偶尔登录一次的患者更强。通过将电子健康技术集成到现有的传统离线护理(访问)中,患者将被触发在固定方案的框架内登录。gydF4y2Ba此外,教育应以更具互动性的方式提供,例如通过基于用户生成或用户操作内容的Web 2.0工具,如维基、博客、播客和社交网站[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba -gydF4y2Ba ].gydF4y2Ba限制gydF4y2Ba
本研究的局限性包括参与者样本小和选择性。用户是自我选择的,因为他们有使用Web应用程序的动机。选择参与该项目的患者和护士可能与其他患者群体不同。应该进行进一步的研究,最好是在更大的样本组和非注册组中进行,以更深入地了解不同患者组的技术偏好。尽管如此,我们相信我们的研究结果提供了超越当前文献的见解,以了解患者参与基于网络的疾病管理项目。采用混合方法设计[gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba ]对此做出了积极的贡献。通过访谈和可用性测试,我们能够解释实际使用情况,并且调查提供了使用该技术的人的见解。所有的结果结合起来提供了对个别用户对特定技术特性的使用模式和偏好的洞察。日志文件使我们能够评估技术特性的实际和长期使用情况。gydF4y2Ba在这项研究中,没有使用常用的测量方法,如Kaplan-Meier [gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ].大多数减员指标分析的是生存。然而,我们不能在我们的研究中使用这些测量方法,因为它们只提供了使用下降的情况,而不是使用模式。这样的生存曲线可能更适用于使用固定模式的电子健康干预措施,例如电子治疗干预措施。在我们的研究中,使用模式并不是固定的。因此,我们在测量使用连续性时寻找活动模式,并测量活动程度以区分不频繁用户和高度活跃用户。gydF4y2Ba结论gydF4y2Ba
我们的发现证实了对使用模式和用户档案进行进一步研究的必要性[gydF4y2Ba
].让用户使用技术的战略对于解决电子卫生技术使用率低的问题很重要。这项研究为增加电子健康技术的初始和长期使用制定了三个关键策略:(1)避免选择性登记,(2)利用参与式设计方法,以及(3)开发持久性的推动因素。如果采用的技术既简单易用,又具有可应用的交互组件,以便预见患者对持续和个性化反馈的需求,特别是对护理需求更大的患者,医疗保健方面的创新将传播得更快。更多关于使用电子卫生技术的纵向研究,如本研究,以及最近发表的关于减员和坚持因素的研究[gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba -gydF4y2Ba ],以深入了解使用量随时间的波动方式。通过目前的研究,我们深入了解了高度活跃用户和不使用退出用户之间的差异,这可以被视为减少用户流失的第一步。下一步可以在研究技术所提供的机会时找到。因此,未来的研究应该集中在什么样的系统特征可以增加电子医疗技术的使用。gydF4y2Ba致谢gydF4y2Ba
我们要感谢初级卫生保健基金会Stichting Gezondheidscentrum Eindhoven (SGE)和家庭护理组织Zuidzorg在这项研究中的合作。gydF4y2Ba
利益冲突gydF4y2Ba
没有宣布gydF4y2Ba
作者的贡献gydF4y2Ba
NN构思了这项研究,并且是主要设计师,尽管所有的作者都为设计做出了贡献。NN协调了数据的收集和分析,并撰写了文章的原始草稿。JvG, BB, SK和ES对数据进行了实质性的修正和分析。所有的共同作者都参与并批准了手稿的最终版本。gydF4y2Ba
gydF4y2BagydF4y2Ba
gydF4y2Ba
gydF4y2Ba
gydF4y2Ba
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G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交05.07.10;同行评议:W Brouwer, M Wanner, M Couper;对作者06.11.10的评论;订正版本于11.01.11收到;接受19.05.11;发表30.09.11gydF4y2Ba
版权gydF4y2Ba©Nicol Nijland, Julia EWC van Gemert-Pijnen, Saskia M Kelders, Bart J Brandenburg, Erwin R Seydel。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 30.09.2011。gydF4y2Ba
这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可(http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)的条款发布,允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息,//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。gydF4y2Ba