中国医疗保健专业人员对互联网医疗保健技术采用的影响因素:基于价值的采用模型与倦怠理论的延伸gydF4y2Ba

原始论文gydF4y2Ba

东胜扁gydF4y2Ba^{1，gydF4y2Ba}^2gydF4y2Ba^＊gydF4y2Ba医学博士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
余音肖gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba^＊gydF4y2Ba,英里/小时gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
Keyu歌gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba,英里/小时gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
Minye董gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba博士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
丽丽gydF4y2Ba^3.gydF4y2Ba博士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
罗斯•米勒gydF4y2Ba^4gydF4y2Ba博士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
Chenshu史gydF4y2Ba^5gydF4y2Ba,硕士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
Guohong李gydF4y2Ba^{1，gydF4y2Ba}^3.gydF4y2Ba博士gydF4y2Ba

^1gydF4y2Ba上海交通大学医学院公共卫生学院，中国上海gydF4y2Ba

^2gydF4y2Ba上海交通大学医学院附属瑞金医院临床营养科gydF4y2Ba

^3.gydF4y2Ba上海交通大学中国医院发展研究院，上海gydF4y2Ba

^4gydF4y2Ba伯明翰大学卫生服务管理中心，英国伯明翰gydF4y2Ba

^5gydF4y2Ba上海交通大学中国医院发展研究院卫生技术评价中心，上海gydF4y2Ba

这些作者的贡献相同gydF4y2Ba

通讯作者:gydF4y2Ba

李国红，博士gydF4y2Ba

公共卫生学院gydF4y2Ba

上海交通大学医学院gydF4y2Ba

重庆南路227号gydF4y2Ba

上海,200025年gydF4y2Ba

中国gydF4y2Ba

电话:86 21 63846590gydF4y2Ba

电子邮件:gydF4y2Baguohongli@sjtu.edu.cngydF4y2Ba

背景:gydF4y2Ba全球新冠肺炎大流行被广泛认为是中国采用互联网医疗技术(IHT)的催化剂。IHT包括正在形成保健服务和医疗咨询的新的保健技术。卫生保健专业人员在采用任何IHT方面发挥着重要作用，但这样做的后果往往是具有挑战性的，特别是在员工倦怠普遍存在的情况下。很少有研究探讨员工倦怠是否影响卫生保健专业人员采用IHT的意愿。gydF4y2Ba

摘要目的:gydF4y2Ba本研究旨在从卫生保健专业人员的角度解释影响IHT采用的决定因素。为此，本研究扩展了基于价值的采用模型(VAM)，考虑到员工倦怠是一个决定因素。gydF4y2Ba

方法:gydF4y2Ba通过多阶段整群抽样，从中国大陆3个省份选取了12031名卫生保健专业人员进行了一项基于网络的横断面调查。我们的研究模型假设是基于VAM和员工倦怠理论。然后采用结构方程模型对研究假设进行检验。gydF4y2Ba

结果:gydF4y2Ba结果表明，感知有用性、感知享受性和感知复杂性与感知价值呈正相关(β=)。131, P = . 01;β=。63.8，P<.001; β=.198, P<.001, respectively). Perceived value had a positive direct effect on adoption intention (β=.725, P<.001), perceived risk negatively correlated with perceived value (β=−.083, P<.001), and perceived value negatively correlated with employee burnout (β=−.308, P<.001). In addition, employee burnout was negatively related to adoption intention (β=−.170, P<.001) and mediated the relationship between perceived value and adoption intention (β=.052, P<.001).

结论:gydF4y2Ba感知价值、感知享受和员工倦怠是卫生保健专业人员采用IHT意愿的最重要决定因素。此外，员工倦怠与采纳意愿呈负相关，而感知价值对员工倦怠有抑制作用。因此，本研究发现有必要制定策略，提高员工的感知价值，降低员工的职业倦怠，这将有利于促进卫生保健专业人员采用IHT的意愿。本研究支持使用VAM和员工倦怠来解释卫生保健专业人员对IHT的采用意向。gydF4y2Ba

[J] .中国生物医学工程学报，2009;22 (3):391 - 391gydF4y2Ba

doi: 10.2196/37671gydF4y2Ba

关键字gydF4y2Ba

互联网医疗技术gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 基于价值的采用模型gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 员工倦怠gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 中国gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 卫生保健gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 卫生保健工作者gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 互联网gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 技术gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 横断面研究gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 倦怠gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 网络医院gydF4y2Ba

在过去几年中，中国政府一直致力于促进利用互联网提供医疗保健服务。2015年，在“互联网+”国家政策的推动下，互联网医疗经历了几个重大发展阶段[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．2019冠状病毒病大流行使远程医疗迅速成为医疗保健服务的前沿，从而进入了第二阶段[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．这些措施在优化医疗资源配置、缓解医疗费用高昂、促进社会独立和福祉方面发挥了积极作用。互联网医院是一种由技术推动的新型医疗服务。与传统的医疗服务不同，这类医院依赖于新兴技术的发展，包括云计算、大数据和人工智能[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．这些医院提供基于网络的诊断和治疗、基于网络的药品购买、疾病管理和其他卫生保健服务。关于这些发展已经进行了大量的研究，患者对互联网医疗保健的态度和看法得到了很好的记录[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba-gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．然而，作为医疗服务的提供者，卫生保健专业人员对互联网技术的理解和态度尚未得到充分的研究。gydF4y2Ba

互联网医疗保健技术被定义为“就专业医疗服务和医疗咨询而言，一种新型医疗保健技术”[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba8gydF4y2Ba］．它代表了“非接触医学”，即医疗保健专业人员和患者可以通过文本、图片、语音和其他方式在互联网上交换信息，而不是亲自见面。近年来，远程医疗发展迅速，形成了远程医疗、远程会诊、远程康复、互联网医疗、数字医疗、电子健康、医疗物联网等多种应用模式[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba-gydF4y2Ba13gydF4y2Ba］．IHT带来的好处包括促进资源优化、医疗软硬件的完善、医疗服务模式的人性化、医疗成本的贴近化、医生诊断效率和准确性的提高。此外，综合医疗服务收费代表一般医护专业人员所提供的服务，包括医生、护士、药剂师及其他人士[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

越来越多的中国医疗保健专业人员通过互联网医院提供互联网医疗服务;其中大部分是中国公立医院的全职员工[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba］．有记录表明，在线和离线渠道之间的不断切换如何导致工作量增加的问题[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．对于卫生保健专业人员，IHT要求他们学习和更新新的和额外的技术和实践。此外，员工倦怠(BUR)是一个普遍的问题，倦怠的医疗保健专业人员的患者经历了更多的错误，对他们的护理满意度较低[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba］．对这一领域的关注是非常重要的，特别是当医生的职业倦怠，以情绪衰竭或人格解体为特征，是一个如此普遍的问题[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba］．文等人[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba76.9%的中国医生报告有倦怠症状。COVID-19大流行增加了新的社会和工作相关因素，增加了全球卫生保健专业人员的职业倦怠风险[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba-gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．否则，Shah等[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]发现，尽管由于疫情的流行，远程皮肤科变得更加普遍，但37%的医生报告称，远程皮肤科是导致他们职业倦怠的一个原因。Gardner等[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]报告称，医生中与健康信息技术相关的压力很常见，并与倦怠症状有关。Bambe [gydF4y2Ba27gydF4y2Ba发现技术使用的增加也可能导致BUR。Shanafelt等[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]的报告称，使用电子健康记录或计算机化医生记录的医生有更高的职业倦怠率。Kroth等[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba数据输入要求、设计效率低下的用户界面和技术带来的信息过载与医生的压力有关。gydF4y2Ba

各种各样的因素与新技术的采用有关gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba［gydF4y2Ba7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba-gydF4y2Ba78gydF4y2Ba]了解更多关于文献综述和假设发展的细节)。需要进一步的研究来确定IHT的发展是否可以改善卫生保健服务，或者它是否只会增加工作量，甚至加剧倦怠。考虑到BUR的影响，很少有研究从卫生保健专业人员的角度探讨影响IHT使用意愿的因素。为了实现这一目标，采用了一种基于基于价值的采用模型(VAM)和BUR统一理论的测量工具。为了从卫生保健专业人员的角度更好地理解可能影响接受IHT意愿的因素，本研究调查了BUR和采用意愿之间的相互关系。gydF4y2Ba

研究问卷的编制gydF4y2Ba

本研究编制了一份调查问卷。问卷包括社会人口学部分(年龄、性别、教育背景和职称)、BUR和VAM模型(见gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba有关文献综述和假设发展的更多细节)。gydF4y2Ba

VAM模型gydF4y2Ba

在VAM的通知下编制了一份调查问卷。该模型旨在衡量特定创新的感知有用性(PU)、感知享受(PE)、感知复杂性(PC)、感知风险(PR)、感知价值(PV)和AI。为确保内容效度，所有条目均改编自以往的研究，并对措辞进行了修改，以适应互联网医疗保健服务。模型的VAM部分的所有项目都包含16个问题。问卷项目采用李克特5分量表进行测量，范围从“非常不同意”(1)到“非常同意”(5)。问卷的进一步细节载于gydF4y2Ba文本框1gydF4y2Ba。对问卷各条目进行多重共线性检验，结果显示不存在多重共线性(表S1)gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba）.gydF4y2Ba

构念的测量项目。gydF4y2Ba

感知有用性gydF4y2Ba

我认为随时随地使用互联网医疗技术(IHT)来帮助我服务病人是很方便的。gydF4y2Ba
我认为IHT可以支持我服务更多来自其他地区的患者。gydF4y2Ba
我认为IHT可以帮助我提前获得患者的基本信息，从而更好地应对他们的健康需求。gydF4y2Ba

感知的乐趣gydF4y2Ba

我相信使用互联网医疗对维持和改善病人的健康是有效的。gydF4y2Ba
我相信使用IHT会提高我的声誉和患者的满意度。gydF4y2Ba

感知到的gydF4y2Ba复杂性gydF4y2Ba

我认为它需要繁琐的注册、实名验证和登录过程才能获得使用IHT的许可。gydF4y2Ba
我认为提供基于web的IHT比传统的离线服务需要更复杂的程序和流程。gydF4y2Ba
我认为在使用IHT时，进入界面是一个挑战。gydF4y2Ba

感知风险gydF4y2Ba

我担心在没有机会与患者面谈的情况下使用IHT会增加医疗风险并加剧医患纠纷。gydF4y2Ba
我担心我的个人信息、密码、咨询记录和其他信息在使用IHT时被盗用的安全性。gydF4y2Ba
我担心使用IHT会消耗太多的时间，增加我的工作量。gydF4y2Ba

感知价值gydF4y2Ba

我认为使用IHT的好处比花费在它上面的精力要多。gydF4y2Ba
我认为使用IHT获得的好处比可能遇到的风险要多。gydF4y2Ba

采用意图gydF4y2Ba

我会尝试使用或继续使用IHT。gydF4y2Ba
我想推荐IHT给那些需要它的人。gydF4y2Ba
在未来，我会经常使用IHT。gydF4y2Ba

文本框1。构念的测量项目。gydF4y2Ba

员工倦怠gydF4y2Ba

对医疗保健专业人员的职业倦怠进行了马斯拉奇职业倦怠调查(MBI-GS) [gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba］．MBI-GS包括15个项目，超过3个指标:情绪衰竭、玩世不恭和职业效能降低。这些项目按照李克特量表从“从不”(0)到“每天”(7)进行评分。MBI-GS不计算倦怠的总分来反映倦怠状态。这三个指标的得分越高，倦怠程度越高。MBI-GS的中文版本，由李[gydF4y2Ba79gydF4y2Ba]，也具有良好的效度和信度，Cronbach α为0.920。此外，被测项目的因子负荷均大于0.72，表明量表具有合理的构效度。gydF4y2Ba

问卷的初步设计由熟悉研究主题的专家进行审查，以确保问题成功捕获主题，并且不包含常见错误，例如引导，混淆或双管问题。在调查之前，对20名卫生保健专业人员进行了一项试点研究，以确保在阅读框架信息、理解和回答问题方面没有问题。所有的参与者都说，框架很容易理解，问卷的长度是适当的。gydF4y2Ba

参与者gydF4y2Ba

本研究采用多级抽样方法进行，以确保样本具有代表性。第一阶段，采用分层随机抽样的方法，按照地理区域(东、中、西部)和经济发展程度对中国23个省和5个自治区进行划分，随机抽取1个省级行政区。第二阶段，根据2019年三级公立医院绩效考核情况(优秀、良好、一般)，在省级行政区各等级随机抽取1家三级公立医院作为样本医院。3家代表性医院分别位于各省。所有医院的卫生保健专业人员都包括在内，不包括不涉及卫生保健的工作人员，如行政和后勤工作人员。卫生保健专业人员涉及临床医生、护理、公共卫生、医疗技术、药学等。抽样方法见gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

问卷附有详细说明和知情同意书。所有问题都必须在提交之前完成。此外，同一个IP只能填充一次，以防止重复完成。我们还设置了完成问卷的时间限制。所有在1分钟内回答的问卷也被排除在外。并且，排除连续问题中相同答案的相同问题。最终获得有效问卷12031份。gydF4y2Ba

伦理批准gydF4y2Ba

本研究获得了中国上海交通大学医学院公共卫生学院伦理委员会(SJUPN-202008)的伦理批准。gydF4y2Ba

假设发展和控制变量gydF4y2Ba

本研究基于VAM模型和倦怠理论提出了8个研究假设(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba）.gydF4y2Ba

图2。理论模型:结合基于价值的采用模型和员工倦怠预测医疗专业人员对互联网医疗技术采用的研究框架。H:假设。gydF4y2Ba

H1:感知有用性与感知价值正相关。gydF4y2Ba
H2:感知享受与感知价值正相关。gydF4y2Ba
H3:感知技术性与感知价值负相关。gydF4y2Ba
H4:感知风险与感知价值负相关。gydF4y2Ba
H5:感知价值与收养意愿正相关。gydF4y2Ba
H6:员工倦怠与采纳意愿负相关。gydF4y2Ba
H7:感知价值与员工倦怠负相关。gydF4y2Ba
H8。员工倦怠在感知价值与采用意愿之间起中介作用(见gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba有关文献综述和假设发展的更多细节)。gydF4y2Ba

加入控制变量将增加这项工作的解释力[gydF4y2Ba80gydF4y2Ba］．因此，我们纳入了性别、年龄、学历、职称、地理区域和三级公立医院2019年绩效考核排名等控制变量。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

将数据导出到SPSS (version 23.0;IBM公司)。变量之间的关系程度通过结构方程建模使用SPSS Amos版本23进行评估。采用Cronbach α进行信度检验，验证标准为α>.7。采用验证性因子分析探讨各构念的结构效度和内部一致性;采用平均方差提取(AVE)值来衡量不同结构之间的相关性[gydF4y2Ba81gydF4y2Ba，gydF4y2Ba82gydF4y2Ba］．研究中的所有假设也都得到了检验。然后检查多元正态性、多重共线性、样本量适当性和正确定性的假设。gydF4y2Ba

人口特征gydF4y2Ba

调查对象中女性9453人(78.6%)，临床医生2792人，年龄在30-39岁之间5200人(43.2%)，大专以上学历8537人(71%)，半数来自华东地区。gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba提供进一步的详细信息。本次调查还发现，来自东部沿海省份的卫生专业人员6055人(50.3%)。这可能与中国东部经济发达、医疗资源丰富有关。gydF4y2Ba

表1。受访者的人口统计数据。gydF4y2Ba

特征gydF4y2Ba		受访者，n (%)gydF4y2Ba
性别gydF4y2Ba
	男性gydF4y2Ba	2578 (21.4)gydF4y2Ba
	女gydF4y2Ba	9453 (78.6)gydF4y2Ba
年龄(年)gydF4y2Ba
	< 30gydF4y2Ba	4330 (36.0)gydF4y2Ba
	- 39gydF4y2Ba	5200 (43.2)gydF4y2Ba
	40至49gydF4y2Ba	1717 (14.3)gydF4y2Ba
	≥50gydF4y2Ba	784 (6.5)gydF4y2Ba
专业背景gydF4y2Ba
	临床医生gydF4y2Ba	2792 (23.2)gydF4y2Ba
	护士gydF4y2Ba	7220 (60.0)gydF4y2Ba
	公共卫生gydF4y2Ba	47 (0.4)gydF4y2Ba
	医疗技术人员gydF4y2Ba	1472 (12.2)gydF4y2Ba
	药剂师gydF4y2Ba	500 (4.2)gydF4y2Ba
教育水平gydF4y2Ba
	博士学位gydF4y2Ba	559 (4.6)gydF4y2Ba
	硕士学位gydF4y2Ba	1554 (12.9)gydF4y2Ba
	学士学位gydF4y2Ba	8537 (71.0)gydF4y2Ba
	高中毕业gydF4y2Ba	1267 (10.5)gydF4y2Ba
	高中以下gydF4y2Ba	114 (0.9)gydF4y2Ba
位置gydF4y2Ba
	西部地区gydF4y2Ba	2263 (18.8)gydF4y2Ba
	中部地区gydF4y2Ba	3713 (30.9)gydF4y2Ba
	东部地区gydF4y2Ba	6055 (50.3)gydF4y2Ba
专业职称gydF4y2Ba
	高级gydF4y2Ba	445 (3.7)gydF4y2Ba
	高级副gydF4y2Ba	1047 (8.7)gydF4y2Ba
	中间gydF4y2Ba	3988 (33.1)gydF4y2Ba
	初级gydF4y2Ba	5666 (47.1)gydF4y2Ba
	没有一个gydF4y2Ba	885 (7.4)gydF4y2Ba
性能gydF4y2Ba
	优秀的gydF4y2Ba	4846 (40.3)gydF4y2Ba
	好gydF4y2Ba	5526 (45.9)gydF4y2Ba
	一般gydF4y2Ba	1659 (13.8)gydF4y2Ba

信度效度检验gydF4y2Ba

对测量方程进行验证性因子分析，包括信度和效度检验。如gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba采用Cronbach α、复合信度和AVE评估项目和构式的信度和收敛效度，认为Cronbach α和复合信度值>0.7、AVE>0.5的构式可接受。通过对复合信度和ave的评估，建立了收敛效度，因此，所有构念都显示出可接受的信度和效度水平。项目负荷范围从0.716到0.916，在0.01水平上都是显著的。复合信度范围为0.838 ~ 0.925,AVE范围为0.642 ~ 0.806。综合来看，这些指标显示了较高的收敛效度。Cronbach α系数为0.843 ~ 0.926，具有较高的信度。gydF4y2Ba

判别效度是用来评估所提供的研究潜在变量与其他变量不同的范围。因此，当提取的单个潜在构念的平均方差高于该构念与其他构念的多重平方相关时，区分效度将处于可接受的水平。判别效度采用Fornell-Larcker标准进行检验。对应AVE的平方根在对角线上，其中每个构念的AVE高于其与任何其他构念的最高相关性。结果显示在gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

文中给出了结构模型的拟合措施gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba。拟合优度指数、调整后的拟合优度指数、比较拟合优度指数、归一化拟合优度指数均大于0.90。研究模型的拟合指数均高于正常的平均接受水平，表明研究模型与收集的数据拟合良好。gydF4y2Ba

表2。信度和效度。gydF4y2Ba

构念和项目gydF4y2Ba		标准的加载gydF4y2Ba	克伦巴赫αgydF4y2Ba	意思是(SD)gydF4y2Ba	大街gydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}	CRgydF4y2Ba^bgydF4y2Ba
聚氨酯gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba			.897gydF4y2Ba		0.743gydF4y2Ba	0.897gydF4y2Ba
	PU1gydF4y2Ba	0.817gydF4y2Ba		3.799 (0.765)gydF4y2Ba
	PU2gydF4y2Ba	0.879gydF4y2Ba		3.915 (0.703)gydF4y2Ba
	PU3gydF4y2Ba	0.896gydF4y2Ba		3.896 (0.698)gydF4y2Ba
体育gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba			.876gydF4y2Ba		0.780gydF4y2Ba	0.876gydF4y2Ba
	PE1gydF4y2Ba	0.907gydF4y2Ba		3.913 (0.685)gydF4y2Ba
	PE2gydF4y2Ba	0.861gydF4y2Ba		3.849 (0.724)gydF4y2Ba
个人电脑gydF4y2Ba^egydF4y2Ba			.838gydF4y2Ba		0.643gydF4y2Ba	0.843gydF4y2Ba
	PC1gydF4y2Ba	0.718gydF4y2Ba		3.449 (0.910)gydF4y2Ba
	PC2gydF4y2Ba	0.858gydF4y2Ba		3.258 (0.933)gydF4y2Ba
	生物gydF4y2Ba	0.819gydF4y2Ba		3.080 (0.925)gydF4y2Ba
公关gydF4y2Ba^fgydF4y2Ba			.842gydF4y2Ba		0.642gydF4y2Ba	0.843gydF4y2Ba
	PR1gydF4y2Ba	0.835gydF4y2Ba		3.526 (0.857)gydF4y2Ba
	PR2gydF4y2Ba	0.805gydF4y2Ba		3.521 (0.862)gydF4y2Ba
	PR3gydF4y2Ba	０．７６７gydF4y2Ba		3.258 (0.930)gydF4y2Ba
光伏gydF4y2Ba^ggydF4y2Ba			.854gydF4y2Ba		0.746gydF4y2Ba	0.854gydF4y2Ba
	pv₁gydF4y2Ba	0.851gydF4y2Ba		3.549 (0.768)gydF4y2Ba
	兵gydF4y2Ba	0.877gydF4y2Ba		3.565 (0.759)gydF4y2Ba
人工智能gydF4y2Ba^hgydF4y2Ba			.925gydF4y2Ba		0.806gydF4y2Ba	0.926gydF4y2Ba
	AI1gydF4y2Ba	0.878gydF4y2Ba		3.874 (0.649)gydF4y2Ba
	AI2gydF4y2Ba	0.916gydF4y2Ba		3.933 (0.656)gydF4y2Ba
	AI3gydF4y2Ba	0.900gydF4y2Ba		3.894 (0.686)gydF4y2Ba

^{一个gydF4y2Ba}AVE:提取的平均方差。gydF4y2Ba

^bgydF4y2BaCR:复合可靠性。gydF4y2Ba

^cgydF4y2BaPU:感知有用性。gydF4y2Ba

^dgydF4y2BaPE:感知到的享受。gydF4y2Ba

^egydF4y2BaPC:感知复杂性。gydF4y2Ba

^fgydF4y2BaPR:感知风险。gydF4y2Ba

^ggydF4y2BaPV:感知价值。gydF4y2Ba

^hgydF4y2BaAI:采用意向。gydF4y2Ba

表3。区分效度。gydF4y2Ba

	聚氨酯gydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}	体育gydF4y2Ba^bgydF4y2Ba	个人电脑gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba	公关gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	光伏gydF4y2Ba^egydF4y2Ba	人工智能gydF4y2Ba^fgydF4y2Ba
聚氨酯gydF4y2Ba	0.862gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba^ggydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba
体育gydF4y2Ba	0.848gydF4y2Ba	0.883gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba
个人电脑gydF4y2Ba	0.065gydF4y2Ba	0.099gydF4y2Ba	0.802gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba
公关gydF4y2Ba	−0.043gydF4y2Ba	−0.029gydF4y2Ba	0.617gydF4y2Ba	0.801gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba
光伏gydF4y2Ba	0.569gydF4y2Ba	0.589gydF4y2Ba	0.196gydF4y2Ba	0.049gydF4y2Ba	0.864gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba
人工智能gydF4y2Ba	0.692gydF4y2Ba	0.704gydF4y2Ba	0.074gydF4y2Ba	−0.019gydF4y2Ba	0.618gydF4y2Ba	0.898gydF4y2Ba

^{一个gydF4y2Ba}PU:感知有用性。gydF4y2Ba

^bgydF4y2BaPE:感知到的享受。gydF4y2Ba

^cgydF4y2BaPC:感知复杂性。gydF4y2Ba

^dgydF4y2BaPR:感知风险。gydF4y2Ba

^egydF4y2BaPV:感知价值。gydF4y2Ba

^fgydF4y2BaAI:采用意向。gydF4y2Ba

^ggydF4y2Ba-不适用。gydF4y2Ba

表4。模型拟合指数。gydF4y2Ba

指数gydF4y2Ba	模型值gydF4y2Ba	推荐值gydF4y2Ba	验收gydF4y2Ba
RMSEAgydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}	0.065gydF4y2Ba	良好拟合<0.05，合理拟合<0.10gydF4y2Ba	合理的gydF4y2Ba
GFIgydF4y2Ba^bgydF4y2Ba	0.928gydF4y2Ba	0.9以上gydF4y2Ba	好gydF4y2Ba
AGFIgydF4y2Ba^cgydF4y2Ba	0.902gydF4y2Ba	0.9以上gydF4y2Ba	好gydF4y2Ba
TLIgydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	0.922gydF4y2Ba	0.9以上gydF4y2Ba	好gydF4y2Ba
CFIgydF4y2Ba^egydF4y2Ba	0.937gydF4y2Ba	0.9以上gydF4y2Ba	好gydF4y2Ba
NFIgydF4y2Ba^fgydF4y2Ba	0.936gydF4y2Ba	0.9以上gydF4y2Ba	好gydF4y2Ba

^{一个gydF4y2Ba}RMSEA:近似的均方根误差。gydF4y2Ba

^bgydF4y2BaGFI:拟合优度指数。gydF4y2Ba

^cgydF4y2BaAGFI:调整后的拟合优度指数。gydF4y2Ba

^dgydF4y2BaTLI:塔克-刘易斯指数。gydF4y2Ba

^egydF4y2BaCFI:比较拟合指数。gydF4y2Ba

^fgydF4y2BaNFI:规范配合指数。gydF4y2Ba

结构模型试验gydF4y2Ba

图3gydF4y2Ba表明7个(H1-H8)研究假设均得到支持。gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba表示模型变量对人工智能态度的总、直接和间接影响。PE与PV的正相关最强(β=。638年,P <措施)。PU与PV呈中等正相关(β=。131年,P = . 01)。PR与PV呈负相关(β=−)。083年,P <措施)。令人惊讶的是，PC与PV呈中等正相关(β=)。198年,P <措施)。PV与BUR呈负相关(β=−)。30.8，P<.001), BUR had a negative effect on AI (β=−.170, P<.001), and PV had a positive direct effect on AI (β=.725, P<.001). In addition, PV had an indirect effect on AI, and the effects were mediated by BUR (β=.052, P<.001).

表5所示。结构方程建模中效应的路径分解。gydF4y2Ba

	直接影响gydF4y2Ba	P值gydF4y2Ba	间接影响gydF4y2Ba	P值gydF4y2Ba	总效果gydF4y2Ba	P值gydF4y2Ba
聚氨酯gydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}→光伏gydF4y2Ba^bgydF4y2Ba	0.131gydF4y2Ba	. 01gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba^cgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	0.131gydF4y2Ba	. 01gydF4y2Ba
体育gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba→光伏gydF4y2Ba	0.638gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	0.638gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba
个人电脑gydF4y2Ba^egydF4y2Ba→光伏gydF4y2Ba	0.198gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	0.198gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba
公关gydF4y2Ba^fgydF4y2Ba→光伏gydF4y2Ba	−0.083gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	−0.083gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba
PV→钻gydF4y2Ba^ggydF4y2Ba	−0.308gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	−0.308gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba
钻→人工智能gydF4y2Ba^hgydF4y2Ba	−0.170gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	−0.170gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba
PV→人工智能gydF4y2Ba	0.725gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba	0.052gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba	0.778gydF4y2Ba	<措施gydF4y2Ba

^{一个gydF4y2Ba}PU:感知有用性。gydF4y2Ba

^bgydF4y2BaPV:感知价值。gydF4y2Ba

^cgydF4y2Ba-不适用。gydF4y2Ba

^dgydF4y2BaPE:感知到的享受。gydF4y2Ba

^egydF4y2BaPC:感知复杂性。gydF4y2Ba

^fgydF4y2BaPR:感知风险。gydF4y2Ba

^ggydF4y2Ba但是:员工倦怠gydF4y2Ba

^hgydF4y2BaAI:采用意向。gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

中国正面临人口老龄化，慢性病患者数量不断增加，对医疗资源的需求大幅增加。然而，优质公立医院的“虹吸效应”和卫生资源配置不当，导致“看病难看病贵”问题日益突出，卫生服务供需严重失衡。在此背景下，信息技术与医疗健康加速融合，互联网医疗健康服务模式应运而生，满足公众对生命周期医疗健康服务的需求。此外，自2020年以来，新冠肺炎疫情为互联网医院创造了重大发展机遇。基于中国疫情防控的需要，国家卫健委、国家医保局等卫生部门制定了一系列政策，大力推动互联网医院的发展[gydF4y2Ba83gydF4y2Ba-gydF4y2Ba85gydF4y2Ba］．要实现互联网医院的健康可持续发展，需要更多的医疗专业人员参与到互联网医疗中来。然而，Lo等人[gydF4y2Ba86gydF4y2Ba研究发现，中国医生职业倦怠症状的总体患病率在66.5%至87.8%之间，其中年轻医生和三级医院的医生更容易出现职业倦怠。医患关系的恶化已经成为中国医疗保健系统的一个主要问题，三分之一的医生经历过冲突，数千人受伤。gydF4y2Ba87gydF4y2Ba］．医疗保健专业人员的职业倦怠可能会影响他们对互联网医疗保健的参与。本研究首先结合VAM和倦怠理论来解释对IHT的AI。然后使用这两个视角提出了一个研究模型，以探索以互补的方式采用移动医疗保健服务。主要研究结果总结如下。gydF4y2Ba

首先，结果表明PU和PE对PV有强烈的正向影响。PE对PV的影响远大于PU (β=)。638 vs .131)。PV对AI对IHT有强烈的正向直接影响，这一发现与Wu等人的研究结果一致[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．大多数先前的研究都集中在感知易用性、PU和社会支持价值等因素上，这些因素可以促进个体对IHT的采用[gydF4y2Ba88gydF4y2Ba］．在这项研究中，PE被发现在促进PV方面特别重要。这背后的原因可能是卫生保健专业人员更关心改善医患关系，提高患者的满意度和声誉，而不是促进对患者的服务[gydF4y2Ba80gydF4y2Ba］．这进一步反映了中国医患关系的紧张。因此，互联网医疗服务提供者应提供更多实际利益，以吸引更多医护人员并保留现有医护人员，包括“声誉奖励”、“回答评分”等激励措施，以帮助医护人员建立声誉和客户满意度，这也有助于提高互联网医院的声誉[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba，gydF4y2Ba80gydF4y2Ba，gydF4y2Ba89gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

其次，根据我们的发现，公关可以抑制医疗保健专业人员的人工智能。本研究的pr包括个人资料、密码、谘询记录及医疗服务使用的其他资料的私隐风险。其他研究表明，隐私风险是IHT使用意愿下降的重要因素，Guo等[gydF4y2Ba90gydF4y2Ba]， Zhang等[gydF4y2Ba91gydF4y2Ba得出的结论是，隐私风险可能会影响AI对IHT的态度。虽然先前的研究已经考察了可能抑制个人采用IHT的因素，但大多数研究都集中在隐私风险、绩效风险和法律问题等因素上[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba90gydF4y2Ba，gydF4y2Ba91gydF4y2Ba，忽视了工作量和医患纠纷问题。本研究扩展了先前研究的结果，证明工作量和医患纠纷是IHT AIs的显著抑制因素。因此，电讯供应商应提高整体质素，并采用保安保护机制，确保用户的私人资料安全[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．同时，可以采用预约模式，减少工作量，提高医护人员的采用积极性。gydF4y2Ba

令我们惊讶的是，我们发现PC正影响PV (β=.198)。一般来说，PC对PV有负面影响。当前，近期的医疗环境正处于互联网技术更新的重大转变中，技术复杂性不断提高，同时以更少的资源管理更多的患者，对医疗从业者提出了更高的要求[gydF4y2Ba92gydF4y2Ba］．在技术上下文中，复杂性解释了用户如何根据其使用和理解来感知新技术。在马来西亚，Ahmadi等人[gydF4y2Ba93gydF4y2Ba调查了专家在公立医院内采用医院信息系统的情况。他们发现医院信息系统的PC化创新由于缺乏技能和知识导致了阻力。然而，我们发现PC正影响PV。在沙特阿拉伯，Alamri [gydF4y2Ba94gydF4y2Ba调查了2019冠状病毒病疫情期间学生对大规模在线开放课程(MOOC)的采用情况。他们发现PC与易用性和PU呈正相关。他们认为，如果MOOC系统能够满足学生的研究需求，尽管有个人电脑，他们也会认为MOOC系统在COVID-19大流行期间有所帮助。医疗工作中的复杂操作，如注册、姓名验证和登录过程，旨在更好地保护医生和患者的隐私，保障其帐户的安全。此外，个人往往比10年前的同龄人更了解技术，可以很容易地适应现代移动医疗服务[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba］．此外，本研究中9530名(79.2%)卫生保健专业人员年龄在40岁以下，这与《中国卫生统计年鉴2020》中报道的比例相似。这些卫生保健专业人员更有可能采用IHT。年轻一代的医疗保健专业人员更能接受最新的互联网技术。这也可能是由于医疗保健专业人员认为从互联网医疗保健中获得的价值大于所付出的努力。即便如此，IHT提供商仍应提高服务质量，简化医疗保健专业人员的流程，以提高采用度。gydF4y2Ba

第三，本研究证实BUR与AI呈负相关(β= - 0.170)，该结果与其他研究结果一致。Gardner等[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba报告称，70%的临床医生经历过与健康信息技术相关的压力。报告家中电子健康记录时间较长或过长的医生出现倦怠的可能性高出1.9倍[gydF4y2Ba90gydF4y2Ba］．一项定性研究发现，电子咨询将一些专业工作的负担转移给了初级保健临床医生。电子咨询增加了管理负担，改变了医疗服务提供者的工作流程，特别是在短期内，可能会导致医疗服务人员的职业倦怠[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba95gydF4y2Ba］．此外，我们发现PV抑制BUR (β= - 0.308)。PV对AI也有间接影响，其影响是由BUR介导的(β= 0.052)。Hartzband等[gydF4y2Ba96gydF4y2Ba]的研究报告显示，自主性、能力和相关性支持医疗保健专业人员内在动机的恢复和职业倦怠的逆转。此外，他们认为医生希望给予患者所需的时间和支持，并希望系统重视和认可他们为提供这种医疗保健所做的努力。这个观点与我们的研究结果是一致的。此外，中国紧张的医患关系导致患者对医护人员的尊重程度较低，从而导致倦怠[gydF4y2Ba97gydF4y2Ba］．然而，驱使医生忍受苦难的最初动机是为了减轻病人的痛苦。因此，管理中国医护人员职业倦怠的潜在策略应考虑促进医学人文和恢复对医生的道德尊重[gydF4y2Ba86gydF4y2Ba］．互联网医疗服务提供者还必须采取措施，增加医疗保健专业人员的PV，使他们感到参与互联网医疗保健的好处大于他们的努力。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

这项研究有几个局限性。首先，我们收集的数据来自中国三级公立医院的卫生保健专业人员。从数据完整性的角度来看，还应包括初级医院卫生保健专业人员的数据。其次，本研究侧重于卫生保健专业人员人工智能的促进因素和抑制因素。还有其他可能影响人工智能的潜在因素应该在未来的研究中加以探索。第三，我们没有分析互联网技术，比如应用场景和使用的功能，只分析AI对技术的使用。第四，在本研究调查的卫生专业人员中，医生与护士的比例为1:2.59，这可能与实际情况有所偏差。因此，在今后的研究中，应充分考虑医生/护士/医技人员的比例。第五，发现职业倦怠对IHT的AI有负向影响。希望进一步的研究能够揭示职业倦怠与职业倦怠之间负相关关系的机制。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

本研究旨在基于VAM和BUR理论，确定影响医护人员IHT人工智能的关键因素。结果表明，PU、PC和PE通过PV与AI呈正相关。PR与PV呈负相关，PV与BUR呈负相关。BUR在PV和AI之间起中介作用。这些发现为互联网卫生保健服务系统设计者、政府、投资者和医院管理者提供了有价值的信息，以促进卫生保健专业人员使用这项技术。gydF4y2Ba

致谢gydF4y2Ba

作者感谢所有自愿参与调查的受访者。本研究由国家自然科学基金(72293585,72074147)资助。gydF4y2Ba

利益冲突gydF4y2Ba

没有宣布。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba

多媒体附录1gydF4y2Ba

文献回顾与假设发展。gydF4y2Ba

DOCX文件，36kbgydF4y2Ba

关于积极推进“互联网+”发展行动的意见。中华人民共和国国务院。2015。URL:gydF4y2Bahttp://www.gov.cn/zhengce/content/2015-07/04/content_10002.htmgydF4y2Ba[2023-01-25]访问gydF4y2Ba
加强疫情防控网络诊疗咨询服务。中华人民共和国国家卫生健康委员会。2020。URL:gydF4y2Bahttp://www.nhc.gov.cn/xcs/fkdt/202002/32c3e98988894fa18280e4543d2710c7.shtmlgydF4y2Ba[2023-01-25]访问gydF4y2Ba
支丽，尹平，任健，魏刚，周健，吴健，等。中国互联网医院的运营:基于案例研究的视角。[J] .中国医学信息学报，2013;23(9):888 - 888 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Yousef CC, Salgado TM, Farooq A, Burnett K, McClelland LE, Abu Esba LC，等。卫生保健提供者对个人健康记录的接受程度:横断面研究[J]互联网研究与发展[J]; 2010;23(10): 391 - 391 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
苏云云，黄世涛，吴艳华，陈春明。影响患者接受和满意基于云的远程医疗慢性病管理的因素:工作场所案例研究。应用临床通报2020年3月;11(2):286-294 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Abdool S, Abdallah S, Akhlaq S, Razzak HA。阿拉伯联合酋长国用户对远程医疗的接受程度和态度:一项定量研究。苏丹卡布斯大学医学杂志;2021;21(2):e203-e209 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
徐旭，蔡勇，吴生，郭健，杨玲，兰杰，等。COVID-19大流行期间中国互联网医院评估:全国横断面数据分析研究中国生物医学工程学报(英文版);2009;23(1):391 - 391 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
谢欣，周伟，林林，范森，林峰，王磊，等。中国互联网医院:横断面调查。医学互联网研究，2017;19(7):e239 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
韩勇，李荣科，郭睿。互联网医院作为中国远程医疗模式的系统搜索与内容分析。[J] .中国医学信息学报，2016;22(7):993 - 995 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
塔克森RV，埃德蒙兹M，霍奇金斯ML，远程医疗。中华医学杂志，2017;37(6):1585-1592。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
刘建军，刘建军，刘建军，刘建军。数字医疗技术:改变假肢护理的现代工具。专家Rev Med Devices 2021;18(增刊1):129-144。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
魏氏，O'Carroll V, O'Malley AS, Murray S.健康和社会护理专业教育中的远程咨询:系统回顾。临床教学;2022;19(5):e13519 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Seron P, Oliveros MJ, Gutierrez-Arias R, fuentes - asppe R, Torres-Castro RC, Merino-Osorio C，等。远程康复在物理治疗中的有效性:快速概述。物理学报;2010;31 (6):562 - 562 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Garavand A, Aslani N, Nadri H, Abedini S, Dehghan S.医生对远程医疗技术接受程度的系统评价。Inform Med解锁2022;30:100943。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
徐东，詹军，程涛，傅华，叶伟。了解中国公立医院医生在线双重执业:一项混合方法研究。卫生政策计划2022;37(4):440-451。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Baines R, Tredinnick-Rowe J, Jones R, Chatterjee A.初级保健实施电子咨询的障碍和推动因素:范围审查。中国生物医学工程学报，2010;22(11):391 - 391 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
吴德泰，徐超，金安，林德华，马珂，Eckman MH.医疗信息技术对临床医生职业倦怠的影响。中华临床医学杂志2021;12(3):597-620。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
rothenberg哒。医生的职业倦怠和幸福感:一个系统的审查和行动框架。结肠直肠疾病2017;60(6):567-576。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
West CP, Dyrbye LN, Sinsky C, Trockel M, Tutty M, Nedelec L，等。医生和普通美国工作人群的恢复力和倦怠。JAMA net Open 2020 july 01;3(7):e209385 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
文娇，程燕，胡欣，袁鹏，郝涛，石宇。中国医师工作负荷、职业倦怠与医疗差错的横断面研究。生物科学动态，2016;10(1):27-33 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Leo CG, Sabina S, Tumolo MR, Bodini A, Ponzini G, Sabato E等。COVID - 19时代医护人员的职业倦怠:现有文献综述前沿公共卫生2021;9:750529 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Nishimura Y, Miyoshi T, Hagiya H, Kosaki Y, Otsuka F. COVID-19大流行期间医护人员的职业倦怠:一项日本横断面调查。国际环境与卫生杂志;2011;18(5):2434 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Nishimura Y, Miyoshi T, Sato A, Hasegawa K, Hagiya H, Kosaki Y，等。COVID-19大流行期间医护人员的职业倦怠:一项随访研究国际环境与公共卫生杂志，2021;18(21):1151 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
张勇，尤明，李海，李敏，李勇，韩卓，等。COVID-19大流行期间医护人员的职业倦怠和创伤周围窘迫中华卫生杂志;2011;21(1):2075 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
黄伟文，黄伟文，黄伟文。COVID-19大流行期间远程皮肤病学的影响。皮肤学杂志，2021;27(10):4。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
李建军，李建军，李建军，等。医生压力和职业倦怠:卫生信息技术的影响。中华医学杂志，2019;26(2):106-114。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Bambe DI。技术使用、技术接受与员工倦怠程度[论文]。:三叉戟国际大学;2019.URL:gydF4y2Bahttps://www.proquest.com/dissertations-theses/technology-use-acceptance-degree-employee-burnout/docview/2385766180/se-2gydF4y2Ba[2023-02-01]访问gydF4y2Ba
张建军，刘建军，李建军，等。文书负担、电子环境特征与医师职业倦怠和职业满意度的关系。中国临床医学杂志，2016;31(7):836-848。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Kroth PJ, Morioka-Douglas N, Veres S, Pollock K, Babbott S, Poplau S，等。房间里的电子大象:医生和电子健康记录。中国生物医学工程学报;2018;1(1):49-56 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Maslach C, Jackson SE。经验倦怠的测量。中国生物医学工程学报(英文版);2011;31(2):393 - 398。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
吴丽，李建勇，付云云。医院专业人员对移动医疗的采用:一个综合视角。计算机辅助系统，2011;51(3):587-596 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
王艳，吴华，雷翔，沈健，冯铮。医生网络声誉对门诊经验分享的影响:实证研究。中国生物医学工程学报，2010;22(12):563 - 567 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
邓震，洪震，任超，张伟，向峰。中国移动医疗服务患者采用意愿的预测因素:实证研究。JMIR移动医疗Uhealth 2018 Aug 29;6(8):e172 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
seal AH, Ibrahim H, Rahman MNA。文莱企业客户对移动服务的使用研究:基于价值的采用模型的应用。[J] .计算机工程学报，2014;gydF4y2Ba
利用远程医疗和虚拟医疗进行远程治疗以应对COVID-19大流行。J Med system 2020 Jun 15;44(7):132 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
El Naamani K, Abbas R, Mukhtar S, El Fadel O, Sathe A, Kazan AS，等。covid - 19期间和之后的远程医疗:神经外科患者和医生的见解。中华神经科杂志(英文版);2009;19 (3):391 - 391 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
何东，顾毅，石毅，王敏，娄铮，金晨。新型冠状病毒肺炎疫情在中国:互联网医疗平台的作用与活动。全球健康医学2020年4月30日;2(2):89-95 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Almojaibel AA, Munk N, Goodfellow LT, Fisher TF, Miller KK, Comer AR等。卫生保健从业者远程康复接受的决定因素。国际遥感学报，2020,30,12(1):43-50 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Klingberg A, Sawe HR, Hammar U, Wallis LA, Hasselberg M.在低资源环境下的烧伤咨询:卫生保健提供者的可接受性研究。中华体检学杂志，2010;26(4):395- 395 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Saigi-Rubió F, jimsamnez - zarco A, Torrent-Sellens J.使用远程医疗意向的决定因素:来自初级保健医生的证据。国际医学杂志，2016,32(1):29-36。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
周敏，赵玲，孔宁，康培凯，曲松，王珊。影响中国老年人远程医疗行为意愿的因素:一个扩展的TAM模型。国际医学杂志2019年6月;126:118-127。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
2019冠状病毒病大流行期间数字医疗平台的使用:消费者视角。医学通报2021;29(1):51-58 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
金辉，陈慧聪，古普塔。基于价值的移动互联网采用:实证研究。决策支持系统2007;43(1):111-126。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
大学生对移动互联网的接受:基于价值的采用模型。科学技术与管理，2012;2:21-28。gydF4y2Ba
金勇，朴勇，崔俊。物联网智能家居服务的应用研究:基于价值的应用模型。全面质量管理卓越业务2017年4月12日;28(9-10):1149-1165。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Turja T, Aaltonen I, Taipale S, Oksanen a .机器人护理接受模型(RAM-care):使用护理机器人意向的原则方法。中国生物医学工程学报(英文版);39(5):103220。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
程云。基于云的医疗专业人员在线学习系统的继续意愿调查:基于流理论的期望-确认模型的扩展。[J]企业信息管理，2016,34(4):1169-1202。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
林涛，吴松，徐军，周勇。基于价值的采纳与期望确认模型的整合:以IPTV延续意愿为例。决策支持系统，2012;54(1):63-75。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
霍根荣，王立军。医疗卫生技术接受模型的过去与未来。中华生物医学杂志，2010;43(1):159-172 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Hennemann S, Beutel ME, Zwerenz R.准备好电子医疗了吗?卫生专业人员在住院患者常规护理中接受和采用电子卫生干预措施的情况。[J]卫生通讯，2017;22(3):274-284。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
陈旭，张勇，邓刚，陈勇，张志，徐峰，等。一份关于医生使用基于互联网的医疗服务模式意向的问卷的开发、信度和效度。中华实用医学杂志，2019;22(33):4116-4122。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
姜欣，谢宏，唐锐，杜勇，李涛，高军，等。中国最大在线医疗平台的在线医疗服务特征:横断面调查研究[J] .中国医学信息学报，2015;23(4):888 - 888 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
王晓明，王晓明，王晓明。远程医疗服务满意度的影响因素分析。卫生信息学报，2020;26(3):1866-1880 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
徐超，林家杰。博客使用接受度:技术接受度、社会影响力和知识分享动机的作用。信息管理，2008,45(1):65-74。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Davis FD, Bagozzi RP, Warshaw PR.在工作场所使用电脑的外在和内在动机。[J] .应用心理学杂志，1997,22(14):1111-1132。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
McLure Wasko M, Faraj S.“这是一个人所做的”:为什么人们在电子实践社区中参与和帮助他人。[J] .战略信息系统，2000;9(2-3):155-173。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Sweeney JC, southar GN。消费者感知价值:多项目量表的发展。[J] .中国零售科学;2009;31(2):391 - 391。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
张志强，林维康，赖瑞荣。网络使用的内在动机与外在动机。Omega 1999年2月27日(1):25-37。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Moghavvemi S, Sharabati M, Paramanathan T, Rahin NM。感知享受、感知互惠和知识力量对学生Facebook知识分享的影响。国际管理教育[J]; 2017;15(1):1-12。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Alalwan AA, Baabdullah AM, Rana NP, Tamilmani K, Dwivedi YK。考察移动互联网在沙特阿拉伯的采用:通过感知享受、创新和信任来扩展TAM。科技学报，2018(11);55:100-110。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
李建军，李建军，李建军，等。分析复杂性在解释技术项目命运中的作用:NASSS框架的实证应用。中国医学杂志2018年5月14日;16(1):66 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Pokhrel P, Karmacharya R, Taylor Salisbury T, Carswell K, Kohrt BA, Jordans MJD等。卫生保健工作者对基于移动应用程序的初级保健心理健康问题检测和治疗临床指南的看法:尼泊尔的一项定性研究。BMC Med Inform Decis ma2021 1月19日;21(1):21 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
李建军，刘建军。技术压力:技术前因及其影响。Mis . 2011;35(4):831。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
苏立文，许志强。社交媒体的推动者和抑制剂:在社交网站环境中理解他们之间的关系。国际信息学报，2019;49(1):170-189。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
罗欣，李宏，张军，沈杰。新兴技术初始接受的多维信任与多面风险研究——基于移动银行服务的实证研究。决策支持系统，2010;49(2):222-234。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
波拉托格鲁VN, Ekin S.土耳其消费者接受互联网银行服务的实证调查。journal of chengdu electromechanical college; 2009; 31(4): 559 - 561。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
李E，权K, Schumann DW。在互联网银行的扩散中划分非采纳者类别。journal of chengdu electro - chengdu; 2009; 35(5): 562 - 562。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
费瑟曼MS，帕夫洛PA。预测电子服务的采用:感知风险方面的观点。[J] .计算机工程学报，2003;59:451-474。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
洪震，李宁，李东，李军，李斌，熊伟，等。新冠肺炎大流行期间的远程医疗:来自中国西部的经验[J]医学互联网研究，2020年5月08日;22(5):e19577 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Vayena E, Blasimme A, Cohen IG。医学中的机器学习:解决伦理挑战。PLoS Med 2018;15(11):e1002689 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
朱欣，鲍铮。为什么人们被动地使用社交网站。中国生物医学工程学报，2018,30(2):558 - 557。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
伍德乐夫RB。顾客价值:竞争优势的下一个来源。学术营销科学1997;25(2):139-153。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
王晓明，王晓明。基于消费价值视角的数字产品用户接受度研究。信息管理，2010,47(1):53-59。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
[3]王晓明，王晓明。品牌关系谱:品牌架构挑战的关键。加州管理，2018年4月24日;42(4):8-23。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Venkatesh V, Morris MG, Davis GB, Davis FD。用户接受信息技术:走向统一的观点。信息学报，2003;27(3):425-478。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
吴刚。感知互动性在实际互动性对网站态度影响中的中介作用。互动广告[J]; 2005;5(2):29-39。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Shanafelt TD, Balch CM, Bechamps G, Russell T, Dyrbye L, Satele D等。美国外科医生的职业倦怠和医疗差错。中华外科杂志;2010;26(6):995- 996。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
西CP, Dyrbye LN, Shanafelt TD。医生职业倦怠:成因、后果和解决办法。中华临床医学杂志;2018;31 (6):516-529 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
李翀。分配公正与程序公正对工作倦怠的影响。心理学报，2003;35(5):677-684。gydF4y2Ba
肖丽，牟静，黄玲。中国网民网络医疗服务使用的影响因素:一个效价框架的视角。[J]中国生物医学工程学报，2011;29(5):138-160 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
张勇，刘超，罗生，谢勇，刘峰，李旭，等。基于扩展的技术接受与使用统一理论模型的糖尿病管理应用程序使用意向影响因素:基于网络的调查医学互联网研究，2019年8月13日;21(8):e15023 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
李东，胡勇，paff H，王磊，邓磊，陆超，等。患者使用互联网医院提供的在线问诊服务意愿的决定因素:来自中国的经验证据中国生物医学工程学报，2010;22(10):888 - 888 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
关于做好疫情防控网上咨询工作的通知。中华人民共和国国家卫生健康委员会。2020。URL:gydF4y2Bahttp://www.nhc.gov.cn/yzygj/s7653p/202002/ec5e345814e744398c2adef17b657fb8.shtmlgydF4y2Ba[2023-01-25]访问gydF4y2Ba
推进“互联网+医疗健康”“五个一”服务行动。中华人民共和国国家卫生健康委员会。2020。URL:gydF4y2Bahttp://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s7788/202012/15029c3f5e3f4dc78d6a7596567367c6.shtmlgydF4y2Ba[2023-01-25]访问gydF4y2Ba
关于进一步推进互联网医疗服务发展和规范管理的通知。中华人民共和国国家卫生健康委员会。2020。URL:gydF4y2Bahttp://www.nhc.gov.cn/yzygj/s3594q/202005/fddc84a0c623460c89091d92c57385fe.shtmlgydF4y2Ba[2023-01-25]访问gydF4y2Ba
罗丹，吴芳，陈敏，褚荣，李东。中国医生职业倦怠的系统评价:文化视角。亚太Fam Med 2018;17:3。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
《柳叶刀》杂志上。针对医生的暴力:为什么是中国?为什么是现在?下一个什么?柳叶刀2014年3月22日;383(9922):1013。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
张欣，刘生，邓铮，陈霞。网络卫生社区知识共享动机:卫生专业人员与普通用户的比较研究。计算机学报，2017;25(5):797-810。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
任东，马波。网络医疗社区互动工具的有效性:社会交换理论视角。[J]互联网研究与发展[J]; 2013;23(3): 391 - 391 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
郭欣，张欣，孙燕。不同年龄群体移动医疗服务接受中的隐私与个性化悖论。电子商务学报，2016;16:55-65。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
张霞，韩霞，党颖，孟峰，郭霞，林健。用户视角下的移动医疗服务用户接受:自我效能感和反应效能感在技术接受中的作用《健康与社会护理》，2017;42(2):194-206。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Hajdukiewicz JR, Vicente KJ, Doyle DJ, Milgram P, Burns CM。医学环境建模:集成医学信息学设计的本体。中华医学杂志;2001;32(1):79-99。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
ahmedi H, Nilashi M, Ibrahim O.采用医院信息系统的组织决策:以马来西亚公立医院为例的实证调查。中华医学杂志，2015;34(3):366 - 368。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
调查COVID-19大流行期间学生对mooc的采用:学生的学术自我效能感、学习参与和学习持久性。可持续发展2022;14(2):714 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Lee MS, nambudii VE。电子咨询和临床医生倦怠:我们情绪流行病的解药?中华医学杂志，2011;28(5):1038-1041 [J]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba
Hartzband P, Groopman J.医师倦怠，被打断。中国生物医学工程学报，2016;31(2):444 - 444。［gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba]gydF4y2Ba
程毅，王峰，张磊，张鹏，叶波，孙勇，等。组织因素和患者因素对医生职业倦怠的影响:一项中国全国性调查。BMJ Open 2019 july 01;9(7):e024531 [j]gydF4y2Ba免费全文gydF4y2Ba] [gydF4y2BaCrossRefgydF4y2Ba] [gydF4y2BaMedlinegydF4y2Ba]gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba

人工智能:gydF4y2Ba采用意图gydF4y2Ba

大街:gydF4y2Ba提取的平均方差gydF4y2Ba

钻:gydF4y2Ba员工倦怠gydF4y2Ba

《国际先驱论坛报》:gydF4y2Ba互联网医疗技术gydF4y2Ba

MBI-GS:gydF4y2Ba马斯拉克职业倦怠调查gydF4y2Ba

PC:gydF4y2Ba感知到的复杂性gydF4y2Ba

体育:gydF4y2Ba感知的乐趣gydF4y2Ba

公关:gydF4y2Ba感知风险gydF4y2Ba

菩:gydF4y2Ba感知有用性gydF4y2Ba

PV:gydF4y2Ba感知价值gydF4y2Ba

VAM:gydF4y2Ba基于价值的采用模型gydF4y2Ba

编辑:R库卡夫卡，G艾森巴赫;提交02.03.22;Fu H, L Zhao, A Ren, D Hilty, B Wiesenfeld;对作者05.05.22的评论;修订版本收到15.06.22;接受15.01.23;发表10.03.23gydF4y2Ba

这是一篇在知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)下发布的开放获取文章，该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制，前提是原始作品首次发表在《医学互联网研究杂志》上，并适当引用。必须包括完整的书目信息，到//www.mybigtv.com/上原始出版物的链接，以及版权和许可信息。gydF4y2Ba

本文内容如下gydF4y2Bae-collection /主题问题:gydF4y2Ba

影响我国医护人员互联网医疗技术采用的因素:基于价值的采用模型与倦怠理论的延伸gydF4y2Ba