了解肿瘤护士在常规癌症护理中拒绝实施基于web的自我管理工具的驱动因素:横断面调查研究gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

在当前的医疗保健中，自我管理越来越重要。自我管理被定义为"个人为处理其健康状况的医疗、角色和情绪管理而承担的任务" [gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．尽管自我管理有好处[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba，gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba]，但患者以及卫生保健专业人员的参与仍然落后。癌症护理中的自我管理支持是一个相当新的领域，在许多国家和环境中尚未在常规护理中实施。电子保健可促进参与自我管理。最近一项针对癌症患者的电子健康的元综述显示，电子健康对感知支持、知识水平和信息能力有积极影响[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．因此，将基于网络的自我管理工具作为个人健康管理的一部分似乎是一个有前途的途径，但到目前为止，这些工具的实际使用仍然更多的是一种愿望而不是现实。成功实施创新，例如在临床流程中集成基于网络的自我管理工具，需要管理部门的机构承诺和医疗保健专业人员以及最终患者的支持[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．抵制创新，例如基于网络的自我管理，是一个潜在阻碍成功起飞的重要现象。在癌症护理中，肿瘤科护士在刺激和支持患者的自我管理行为方面发挥着重要作用[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba-gydF4y2Ba9gydF4y2Ba］．因此，了解肿瘤护士对基于网络的自我管理的潜在阻力是成功地将基于网络的自我管理工具应用于常规癌症护理的关键。gydF4y2Ba

抗性的典型特征是强度的不同。根据之前的研究，我们区分了被动抵抗和主动抵抗。被动抵制代表一种普遍的、最初的抵制创新的态度。gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]，即个人(即护士)不采取创新或推迟决定，直到有明确的理由改变常规护理。主动抵抗的特点是有意识的、深思熟虑的决定。这可能超出了个人拒绝的决定，包括公开表示反对，并积极鼓励其他人也抵制创新。gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．护士可能会“决定或破坏”患者对这些工具的使用，因为患者通常将护士视为权威人物;此外，他们是引入基于web的自我管理工具的关键角色[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba-gydF4y2Ba9gydF4y2Ba］．被动和主动抵抗都可能阻碍基于网络的自我管理工具的实施，但缺乏关于肿瘤护士中被动和主动抵抗的驱动因素的知识。因此，本研究的目的是调查肿瘤护士对基于网络的自我管理的被动和主动抗拒的驱动因素，并确定可能调节这些驱动因素影响的可能因素。这项研究的结果与开发旨在改善基于网络的自我管理工具实施的未来干预措施高度相关。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

研究设计、参与者和招募gydF4y2Ba

这项横断面调查研究的所有参与者都是在荷兰卫生保健机构中从事肿瘤护理的注册护士。在结构方程模型样本量计算的基础上，基础模型结构的最小样本量设定为100(预期效应量:0.1;期望统计功率水平:0.95;潜在变量数:2;观察变量数:8;概率水平:0.05)[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba］．为了研究潜在的调节作用，我们的目标是包括400名参与者。根据荷兰关于在保健专业人员中进行研究的政策，除了定期提供有关研究的信息外，不需要知情同意。gydF4y2Ba

参与者是在2016年下半年通过荷兰肿瘤护士专业协会“V&VN Oncologie”招募的。所有2500名成员首先通过每月电子邮件通讯的电话填写了一份开放的基于web的调查(受访者的数据受到保护，只有授权用户(作者)才能访问)。受访者填写了相同版本的调查问卷，每页的问题数量是有限的。受访者被要求回答所有问题。如果有空白答案，受访者会被提示填写所有答案(受访者仍然可以跳过并留下空白答案)。在提交基于网络的调查之前，受访者可以在连续的页面之间自由浏览。为了激励参与者参与，参与者可以获得10欧元的参与费，并可以参加抽奖，赢得平板电脑、智能手表或礼品卡。初步反应低于预期(gydF4y2Ban = 276,gydF4y2Ba初始响应率:11.04%);因此，该调查的纸质版本随后在由V&VN肿瘤学组织的荷兰肿瘤学护士年度2天会议的与会者中分发。参加这次会议的有V&VN肿瘤学成员，他们可能已经看到了第一次调查招募信息，以及还没有看到这些信息的非成员。会议上还分发了400份调查问卷，其中81份被回收(回复率为20.3%)。2500名护士中有357名回应(回应率14.28%)。为了防止来自同一个人的多个条目，在参与者输入的个人身份信息的基础上删除了两个条目，保留了第一个条目。此外，最初只包括完成调查人口统计部分的受访者，导致2500名潜在参与者中的285名研究人群(回复率:11.40%)。gydF4y2Ba

措施gydF4y2Ba

在本研究中，我们开发了创新阻力模型(RTI-model)，并使用(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)．rti模型借鉴了创新阻力理论、卫生保健的相关框架，特别是实施科学领域[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba-gydF4y2Ba17gydF4y2Ba］．主动或被动抵制创新的结果受功能驱动因素和心理驱动因素的影响。功能驱动程序包括与当前例程不兼容[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]，创新的复杂性[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]，缺乏价值，特别是与现有的替代品相比[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]以及有关性能和可靠性的预期风险[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．心理驱动因素包括角色模糊，其定义为对如何在常规护理中纳入和使用创新缺乏清晰的认识[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]，以及社会压力[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba来自患者、同行和组织。这些驱动因素对耐药性的影响可能受到员工、组织、患者和环境相关特征的调节。其中包括支持病人进行(基于网络的)自我管理活动(与员工有关)的经验和专业知识[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]、机构导向及支援、技术支援、管理支援(与机构有关)[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]、患者的能力，以及护士感知到的患者价值(与患者相关)、荷兰肿瘤护理的动态[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]，以及外部利益相关者(政府和医疗保险公司;环境)。几个与工作人员相关的控制变量包括:人口统计学(年龄、机构类型、职位、顾问职位和经验年数)、服从倾向[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]，以及组织承诺[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba］．“感知采用率”被作为一个与组织相关的控制变量(见gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

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为了涵盖rti模型的所有组成部分(被动和主动抵抗、功能和心理抵抗驱动因素以及调节和控制变量)，组成了118个项目的调查，包括34个量表(见rti模型)gydF4y2Ba多媒体附件1gydF4y2Ba为每个变量使用的所有项目和规模的概述。看到gydF4y2Ba多媒体附件2gydF4y2Ba调查问卷)。基于心理测量特性，一些量表被排除在进一步的分析之外(见结果部分和gydF4y2Ba多媒体附件1gydF4y2Ba获取更多信息，如因素加载)。先前验证的多项目量表是为荷兰基于网络的自我管理和医疗保健机构量身定制的。大多数原始项目被转换为李克特5分制量表，范围从非常不同意到非常同意。调查初稿采用正负法在9名护士中进行预测试[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]，再加上带有汇报问题的面试。从这个预测试得到的反馈导致了一些微小的变化，例如重新制定某些项目和答案选项，增加了填写问卷所需的总估计时间，以及一个自我管理概念的例子，以澄清问题。作者对电子调查的可用性和技术功能进行了彻底的测试，但这不是预测试的一部分。翻译验证基于作者的共识，部分信息来自9名护士的预测试。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

采用两步方法来测试rti模型并评估最终模型的拟合[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba］．rti模型的分析只包括基本模型上的完整病例。在第一步中，验证性因素分析(CFA)，使用Lavaan对R [gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]，以检验所有测量量表对超过2项变量的一致性。为净化测度，因子负荷(因子负荷<0.5，>与参考因子比较3.0)、拟合指数(比较拟合指数/Tucker Lewis指数[CFI/TLI]≥0.9;近似均方根误差[RMSEA] <0.06;以标准化均方根[SRMR] <0.08)和作者的共识作为决策规则，删除项目，将测量量表分割为2个或更多新变量，或将单独的量表合并为1个新变量。这些基于CFA结果的修改将在结果部分中报告，并导致关于测量集的可靠性和有效性的改进，以执行分析中的下一步。gydF4y2Ba

第二步，结构方程建模，使用Mplus (version 7) [gydF4y2Ba31gydF4y2Ba]，通过分层方法对完整模型进行测试。首先估算了一个基本模型，包括所有功能和心理驱动因素对外生构念的被动和主动抵抗的直接影响。此后，几个控制变量被单独添加到基础模型中，作为对外生构造的直接影响。控制变量建模与内源性构造不相关，并在修正指数>10的基础上逐个添加相关性。控制变量为“人口统计学”(建模为一个潜在变量，包括年龄、机构类型、职位、咨询师职位(提供心理社会护理)和经验年限)、组织承诺和对采用率的看法。在此之后，通过中位数分割将主持人分为2组后，在多组比较的基础模型中对主持人进行调查。最后，将每个调节因子作为直接效应添加到基本模型中，并添加到每个模型中，以校正控制变量。将调节因子建模为与内生结构和控制变量不相关，并允许变量在修正指标>10的基础上进行相关，以提高模型的拟合性。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

样本特征gydF4y2Ba

共有285名护士参与，其中239名参与者填写了所有问题。大多数参与者为女性(227/239,94.4%)。平均年龄43岁(SD 10.8)，以肿瘤科培训护士为主(150/239,62.8%)。工作经验中位数为6年(IQR 2-12年)，大部分为非全日制工作。所有样本特征都表示在gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba．完成问卷的护士和没有完成问卷的护士之间的差异gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba．各组在训练上有显著差异(gydF4y2BaP =。gydF4y2Ba01)及医院类型(gydF4y2BaP =。gydF4y2Ba02)。gydF4y2Ba

测量模型结果gydF4y2Ba

验证性因素分析gydF4y2Ba

大多数2项以上的量表效度良好。对于5个量表，要么删除了一个项目，要么删除了多个项目:复杂性(项目2;功能驱动因素)、来自机构的社会压力(项目2;心理驱动因素)、经验(第1项和第3项;与工作人员相关的版主)、对采用率的看法(第1项;组织相关主持人控制变量)、拒绝(第1项;有效电阻)。主动抵抗最初在拒绝和反对两个子维度上进行操作，但基于分析合并为一个总体变量来捕获主动抵抗。共分为2个量表:环境动力学(项目1和3，项目2和4;与环境有关的慢化剂)和遵守的倾向(第1和2项; staff-related control variable). Final factor loadings for each scale are reported in多媒体附件1gydF4y2Ba，以及基于CFA结果做出的所有决定的概述。gydF4y2Ba

结构方程模型gydF4y2Ba

未校正基模型的拟合优度统计量(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)是可以接受的[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba] -χgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba= 9.2;CFI = 0.95;TLI = 0.21;RMSEA = 0.19;SRMR = 0.016;gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba4gydF4y2Ba．复杂性、价值缺失和角色模糊增强了被动抵抗，而来自机构的社会压力显著降低了被动抵抗。复杂性、缺乏价值和来自同龄人的社会压力增强了主动抵抗，而来自机构和患者的社会压力则降低了主动抵抗。的版主gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba，只讨论了重要的调节者，即专业知识、管理支持和影响外部利益相关者(政府;看到gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba4gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)．修正控制变量的模型产生了相似的因素负荷和模型拟合结果。gydF4y2Ba

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关于可能与员工相关的调节因素，自我管理方面的专业知识被发现可以显著调节功能和心理驱动因素对阻力的影响(gydF4y2BaP =。gydF4y2Ba03年,gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)，而经验却不是(gydF4y2BaP =。gydF4y2Ba29)。在专业知识水平较低的护士中，价值缺失增强了被动抵抗，而制度压力降低了被动抵抗。复杂性和缺乏价值增强了主动抵抗，制度压力降低了这一群体的主动抵抗(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)．在专业水平较高的护士中(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)、风险和角色模糊显著增强被动抵抗。复杂性、风险和来自同行的社会压力显著增强了高专业水平护士的主动抵抗能力，而来自患者的压力则降低了这些护士的主动抵抗能力。gydF4y2Ba

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外部利益相关者(政府;环境调节因子)也有显著的调节作用(gydF4y2BaP =。gydF4y2Ba04)。在认为政府影响程度较低的护士中(gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba)，角色模糊显著增强被动抵抗，来自患者的社会压力显著降低主动抵抗。在感受到政府高水平影响的护士中(gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba)、复杂性、风险和角色模糊增强了被动抵抗，而来自机构的社会压力显著降低了被动抵抗。在这些护士中，那些感受到高度政府影响、复杂性、缺乏价值和来自同行的社会压力的护士明显增强了主动抵抗。来自研究所的社会压力大大减少了主动抵抗(gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba)．另一个显著的调节效应是管理支持(gydF4y2BaP =。gydF4y2Ba004;组织主持人)。在认为管理支持水平较低的护士中(gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba)，角色模糊显著增强被动抵抗;复杂性和风险显著增强了主动耐药性，而来自患者的社会压力显著降低了主动耐药性。在获得较高管理支持的护士中(gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba)、复杂性、价值缺失和角色模糊是消极抵抗的重要驱动因素，而制度社会压力显著降低了消极抵抗。对这一群体来说，复杂性、缺乏价值和来自同龄人的社会压力增强了主动抵抗，而制度上的社会压力显著降低了主动抵抗(gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

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讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

这项研究表明，在肿瘤科护士中，对基于网络的自我管理工具的被动抵抗因复杂性、缺乏价值和角色模糊而增强，并因制度社会压力而降低。主动抵抗因复杂性、缺乏价值和来自同龄人的社会压力而增强，而因来自机构和患者的社会压力而降低。与我们预期的相反，与当前常规的不兼容并不是被动或主动抵抗的重要驱动因素。这项研究进一步表明，这些阻力的驱动因素受到专业知识、管理支持和外部利益相关者(政府)的影响的调节。gydF4y2Ba

对使用基于网络的自我管理工具的复杂性的感知是护士消极和主动抗拒的重要驱动因素，这与复杂性(与“易用性”相关)是评估创新或技术时的关键因素的观点一致[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba34gydF4y2Ba］．因此，创新产品的制造商应该格外注意确保最终用户理解使用创新产品的好处。如果一项服务的优势可以被清楚地传达，医疗保健提供者就更有可能尝试它[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba并亲身体验(缺乏)复杂性。gydF4y2Ba

在这项研究中，缺乏价值是被动和主动抵抗的重要驱动因素。当护士认为一项创新对他们当前的工作方式没有什么附加价值，或者当他们已经使用现有工具时，这就会导致更高的阻力。在一项全科医生(全科医生)关于将患者转介到自我管理项目的研究中也观察到了这种影响，全科医生对这种项目所提供的优势的负面评价为实施造成了障碍[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba］．另一项调查护士对新技术评价的研究也承认，“提供的优势”与“缺乏优势”相比，是最常被提及的促进和阻碍实施的驱动因素[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba］．然而，即使供应商认识到创新的价值，它仍然可能导致阻力。一项关于实施患者报告结果测量(PROMs)的研究报告称，即使提供者承认这些PROMs的价值，他们仍然表示担忧[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba］．在这项研究中，缺乏价值作为低专业知识水平护士的被动和主动抵抗的驱动因素尤其重要，而在高专业知识水平护士中则不是如此。专业知识水平低的护士对此类工具的知识可能较少;因此，他们可能很难评估工具的价值，导致更保守的评估倾向于消极的一面。解决缺乏价值的问题可能具有挑战性，但是提高工具的性能，以及对其进行不同的定位，可能会减少由该驱动器引起的阻力。gydF4y2Ba

发现风险会增强被动和主动抵抗，但仅在具有高水平专业知识的护士中如此。对一项创新的可靠性和使用满意度的不确定性可能会导致延迟采用，直到采用用户能够更多地了解它[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．此外，当一项创新被认为是工作方式的重大变化时，这与更高水平的感知风险有关[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba，gydF4y2Ba39gydF4y2Ba］．具有高水平专业知识的护士可能认为自己有能力和资格，因此有理由在风险达到一定阈值时发表自己的意见并表达自己的抵抗。风险可以通过背书和奖状以及促进工具的试用来解决[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

角色模糊是被动(但不是主动)抗拒的重要驱动因素，特别是在具有高水平专业知识的护士中。这一发现可能与我们对风险驱动者的发现相似:由于他们的能力，他们更有可能认识到角色模糊的问题本质，从而表达他们对这种创新实施的担忧。一项针对客户的研究发现，即使是积极的评价也可能被角色模糊所掩盖，这可能导致客户不尝试这项服务[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．在护士中也观察到这种现象，在循证实践中，模糊的角色清晰度与低研究利用率有关[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba］．最近一项关于肿瘤科护士自我管理支持的研究发现，在“使用辅助设备和技术(即电子健康)提供远程指导”(即基于网络的自我管理工具)方面，自我报告的信心和实际使用水平较低，这可能表明一种形式的角色模糊，因此使用水平较低[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba］．Greenhalgh等人假设，新的干预措施可以有一个“硬核心”(创新本身)和一个“软外围”(全面实施创新所需的组织结构和系统)[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba］．由于创新缺乏“核心”，可能会出现角色模糊[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba或缺乏明确的工作指示或角色界限。因此，也可以通过提供教育和培训，以及与情况相关的教育辅助工具(例如，带有说明的钱包卡)来解决角色不明确的问题[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

社会压力是消极和主动抵抗的重要驱动因素。制度的社会压力降低了这两种类型的阻力，特别是在专业知识水平较低的护士中，这与强制性制度压力导致收养过程中的积极意图的研究结果一致[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．此外，来自患者的社会压力可以减少主动抵抗，特别是在具有高水平专业知识的护士中。相比之下，来自同龄人的社会压力显著增强了主动抵抗，特别是在具有高水平专业知识的护士中。一种解释或许可以在心理抗拒理论中找到，该理论认为，当一个人认为一条信息威胁到他或她实施自由行为的能力时(例如，一个有经验的护士被同伴告诉该做什么)，这个人就会经历抗拒。这可能会导致恢复性行为(即抵抗)，以恢复他们受到威胁的自由[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba45gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在这项研究中，没有发现不亲和性是抗性的重要驱动因素。这可能部分是由于人们认为自我管理工具的使用可以被修改以与当前的工作方式相兼容。gydF4y2Ba

对阻力驱动因素的调节作用与员工相关(护士专业知识)、组织相关(管理支持)和环境相关(政府影响)。专业知识的调节作用表明，在实施干预时应谨慎使用社会压力，因为专业知识水平高的护士的积极抵抗只能通过来自患者和机构的社会压力来降低，而不是来自同行的社会压力。这一发现揭示了“实现冠军”的常用实践[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba，这表明这并不总是一个简单的选择;然而，要了解这一过程还需要更多的研究。管理支持和政府影响可视为重要的刺激来源。当这些刺激被感知为高时，来自患者的社会压力对降低耐药性的影响消失，而当这种刺激被感知为低时，来自患者的社会压力对耐药性的降低作用仍然存在。来自机构的社会压力似乎只对降低低专业水平护士的被动和主动抵抗有效，当管理支持被认为很高时，或当政府影响被认为很高时。这与当前的观点一致，即在实施创新时，执行愿景和战略愿景都是至关重要的(这可以通过来自研究所的社会压力、管理支持和政府影响来表达)[gydF4y2Ba47gydF4y2Ba-gydF4y2Ba49gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

管理的影响gydF4y2Ba

旨在减少被动抵抗的实施干预可能是最有效的，可以解决围绕创新的复杂性、缺乏价值、风险和角色模糊。这可能涉及，例如，促进试验，以更好的方式沟通相对优势，提供奖状，为创新工作提供明确的指导，甚至对创新本身进行(小的)更改。当组织作为一个整体(包括管理层)明确其对创新的积极立场时，减少被动阻力的过程可以加速。这将主要对那些员工专业知识水平较低的组织有效。在高专业知识的情况下，来自组织(和管理层)的认可可能不那么有效。gydF4y2Ba

相反，旨在减少主动抵抗(而不是主要是被动抵抗)的实施干预措施应特别解决复杂性以及缺乏价值和风险的问题。考虑到主动抵制的潜在后果，对创新本身进行(剧烈的)改变(除了前面提到的更好地评估某些驱动因素的活动)成为一个更可行的选择。在积极抵抗的情况下，制度压力似乎对具有高专业知识的人不起作用，而来自同行的压力甚至会增强这种作用。然而，来自患者的压力似乎对高专业技能群体有效;因此，这可以有效地“拉动”使用。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

虽然这项研究提供了宝贵的第一个见解，在护士抗拒基于网络的自我管理工具的驱动因素，有一些限制，需要解决。最初，角色冲突是一个驱动因素，但是由于度量属性的问题，该变量被排除在进一步的分析之外。此外，与未完成所有问题的人相比，完成所有问题的人在培训和医院类型上存在显著差异，这可能表明存在参与偏差。此外，由于没有关于非应答者的信息，因此不能完全排除潜在的选择偏差。此外，我们并没有达到最初设定的400名受访者的目标。此外，在调查中，向参与者简要介绍了可能受到潜在阻力的工具。当然，在评估创新时，这与现实世界的经验不同，在现实世界中，环境也起着重要作用。此外，这项横断面研究将参与者置于“评估心态”中，在填写调查期间使用静态信息。然而，现实世界的采用过程是动态的，随着时间的推移，随着新信息的出现，这些过程会不断变化。研究的横断面设计不允许对动态效应作出具体的说明。 In addition, general perceptions on innovative concepts, such as the use of Web-based self-management tools in routine care, are also likely to shift over time (ie, to a more accepting mindset). Future studies should therefore aim to use a longitudinal design, operationalizing the examples that are studied closer to what could be encountered in the real world. Furthermore, generalizations about these findings should be made with caution, as processes like these are very context dependent.

这项研究有助于更好地理解在常规癌症护理中实施基于网络的自我管理工具的关键利益相关者护士的被动和主动抵抗的驱动因素。这项研究的结果与旨在实施基于web的自我管理工具的卫生保健组织高度相关。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

被动抵抗和主动抵抗是由功能和心理驱动因素驱动的，这些驱动因素受到专业知识、管理支持和政府影响的调节。gydF4y2Ba