加拿大老年人在住房决策中使用电子决策辅助的意图:基于网络的横断面调查

简介

背景

与许多其他国家一样，加拿大的老年人(即年龄≥65岁的人)是人口中迅速增长的一部分[1］．在加拿大，2016年至2021年间，老年人数量增加了18.3%，达到700万[2］．据估计，到2030年，老年人将占加拿大人口的23% [1］．随着年龄的增长，他们更有可能出现残疾，从而丧失自主能力。3.］．例如，在加拿大，19.5%的老年人报告说，他们的健康状况比一年前有所恶化或严重恶化，16.5%的人因健康问题或残疾不得不接受家人、朋友或邻居的帮助。根据日常生活分类的工具和基本活动，93.9%的加拿大老年人经历了轻度的自主性丧失[4］．

为了应对自主性的丧失，满足医疗保健和社会服务需求，并确保他们的安全和福祉，许多加拿大老年人考虑接受家庭护理，通常包括护理、治疗(物理、职业和语言)以及医疗和社会服务[5］．其他人则考虑协助生活或搬到住宿式医疗护理设施，例如护理院[6-8］．在本文件中，所有关于是否留在家中并在当地安全养老或搬到住宅保健设施的决定都被称为"住房决定" [9］．

在加拿大，对于接受家庭护理的老年人及其照顾者来说，住房决定被认为是最常见和最困难的决定[10，11］．渥太华决策框架确定了影响决策的因素，一般来说，支持和资源不足(或“决策需求”)以及性别、教育和种族等个人特征。特别是在住房决策方面，研究表明，除了丧失自主权之外，加拿大的老年人考虑搬家还有各种其他原因，如照顾者的意见、服务机构或亲属的支持、经济资源以及在家的不安全感或恐惧感[8，11］．加拿大的一项研究表明，性别、年龄、家庭收入、省份、驾驶状况、目前的住所是否满足老年人的需求，以及未满足的繁重清洁需求，都是影响搬迁决定的重要因素。12］．

根据社会文化背景，住房决定和向长期护理的过渡可以有不同的体验。例如，在西方文化中，一些养老机构试图通过允许老年人带来他们的家具、宠物和家庭照片来营造一种类似家的氛围，以帮助缓解过渡。13］．然而，一项荟萃分析显示，在美国和加拿大，老年人仍然将向长期护理的过渡视为一种损失，在平静地接受这一决定之前，需要一个哀悼的过程[14］．

在COVID-19大流行期间，加拿大老年人的住房决定不仅变得更加频繁，而且变得更加痛苦和复杂[15］．搬迁的决定似乎充满了危险，因为长期护理机构和老年人住宅是2020年2019冠状病毒病期间加拿大受影响最严重的设施之一。护理和养老院的居民占所有报告的COVID-19死亡人数的80% [16］．

为了帮助老年人就最合适的住房选择做出明智的决定，提倡共享决策(SDM)。SDM是做出医疗保健选择的过程，涉及患者、其亲属或家庭或两者，以及一名或多名医疗保健专业人员[17］．SDM特别适用于对偏好敏感的决策。最佳的住房决定反映了老年人及其亲属的个人价值观和偏好[7，18］．随着老年人对自我管理的需求因长期条件的累积影响而增加，SDM变得更有意义，特别是在住房方面。此外，越来越多的证据表明，老年人及其照顾者希望更多地参与决策。19］．决策辅助工具(DAs)可用于促进SDM。DAs是基于证据的工具，支持老年人制定决策，提供关于不同选择和结果的信息，并帮助阐明个人价值观和优先事项[20.］．

电子健康是指通过互联网及相关技术提供的健康服务和信息[21］．根据最近的研究，电子健康可通过教育性和支持性网络平台提供更容易获取的健康信息，并与其他有共同健康兴趣的人联系，使老年人能够管理自己的健康。[22-25］．自2019冠状病毒病以来，电子卫生保健的使用显著增加。已经发生的加速的数字化转型[24鼓励老年人使用互联网服务来满足他们在生活几个方面的需求(例如，网上杂货、网上购物和健康预约)。因为迅速变化的健康状况会迅速影响老年人的住房决定[9]，他们需要易于获取、可更新的网络工具，以帮助他们获得积极参与SDM所需的信息。

在临床环境中，DA通常在临床遭遇之前提出，让患者与卫生专业人员一起为SDM做好准备，或在遭遇期间为后续遭遇做准备。很少有卫生专业人员有时间通过DA与病人一起工作，并当场得出结论[26］．我们设计了一个纸质DA的电子版本[27，28电子决策辅助(eDA))，以帮助老年人选择最适合他们的房屋。老年人可以单独使用eDA，也可以与家人一起使用eDA，在卫生专业人员的指导下为SDM做准备。eDA还可用于卫生保健专业人员的SDM培训，以帮助他们了解SDM过程中涉及的实际步骤。基于论文的DA已在加拿大SDM和知识翻译研究主席的网站上提供[28］．eDA也将在本网站免费提供。中提供了转换的简要细节多媒体附件1［7］．我们还计划在渥太华决策辅助网站上注册[20.并将建议合作组织提供eDA的超链接(例如，Fédération de l ' Âge d' or du Québec和l ' appui for照护者)。

客观的

我们假设老年人会发现eDA是有用的。据我们所知，目前还没有研究调查老年人是否愿意使用eDA来决定住房。因此，我们的目的是评估加拿大老年人使用eDA来做出住房决定的意图，并确定影响他们使用eDA的意图的因素。

方法

研究设计

我们在加拿大(包括10个省和3个地区)对老年人进行了一项横断面网络调查，这些老年人要么在过去12个月内做出了住房决定，要么计划在明年做出住房决定。我们使用以共识为基础的调查研究报告核对表(CROSS)来指导报告结果[29] （多媒体附件2)．该项目是一项国际研究(加拿大、瑞典和荷兰)COORDINATEs(支持居家养老决策的技术)的一部分，其目标是利用技术帮助老年人以安全的方式尽可能长时间地呆在家里，并帮助他们就居家养老做出明智的决定[9］．

伦理批准

该项目获得了加拿大魁北克省首都国家大学综合卫生与社会服务中心伦理审查委员会的批准(# mp -13-2019- 1519,2019 - 1519_sppl)。

指导调查发展的理论框架

与健康相关的行为与意图相关，意图被定义为个人执行行为的计划和合理的决定[30.］．对10项荟萃分析的荟萃分析表明，意图解释了近三分之一的行为差异[31］．使用电子健康干预措施来改善个人健康首先需要接受技术，然后才有使用它的意愿。几个理论模型研究了在卫生保健中使用技术的意图(及其决定因素)。技术接受与使用统一理论(UTAUT)是研究医疗保健中使用技术意图的最广泛使用的理论模型之一[32］．由Venkatesh等人开发[32]， UTAUT是之前几个理论模型的扩展，例如技术接受模型[33]和Ajzen的计划行为理论[34］．UTAUT解释说，使用技术的行为意图基于四个结构:(1)性能期望，定义为个人相信使用系统将帮助他们获得优势的程度;(2)努力预期，定义为与系统使用相关的轻松程度;(3)社会影响，定义为个人认为他们的家人、朋友和社会总体上会同意他们使用新系统的程度;以及(4)便利条件，定义为个人相信存在支持系统使用的组织和技术基础设施的程度[32］．为了达到本研究的目的，我们通过添加可能对使用eDA的意图有直接影响的变量来调整该框架。因此，我们衡量了社会人口统计学变量以及电子卫生素养，电子卫生素养的定义是“使用新兴信息和通信技术来改善或实现健康和卫生保健”[35］．电子卫生素养结合了不同层面的素养技能(传统素养、健康素养、信息素养、科学素养、媒体素养和计算机素养;图1) [36］．

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受访者与招聘

如果受访者是年龄≥65岁的加拿大成年人，懂英语或法语，能够使用连接互联网的电子设备，并且在过去几个月内做出了住房决定或计划在未来一年内做出住房决定，他们就符合资格。

我们通过加拿大蒙特利尔的市场研究和分析公司Leger Marketing招募了受访者。Leger Marketing是加拿大最大的私人网络小组(40万人)，并声称能代表整个人口[37］．它通过呼叫中心、小组网站和社交媒体采用传统和移动电话方法的混合招聘方法。它还每6个月更新一次小组成员的资料，并从注册过程一开始就使用验证技术(例如，用户名和严格限制密码，现有小组重复数据删除，以及同步招聘活动)控制参与者答案的准确性和质量[37］．Leger Marketing使用非概率抽样方法从40万人中选择了我们的样本。研究人员向11,972名老年人发出了电子邀请，以完成这项封闭调查。所采用的抽样方法在年龄、性别、地区和社会经济地位方面代表了加拿大一般人口。在获得同意后，符合条件的受访者可以完成调查。这项调查是在自愿的基础上进行的，并以莱热积分的形式向受访者提供补偿，这些积分可以兑换现金或礼品卡。

来自网络调查小组的每个受访者都收到了一封个性化的电子邮件邀请，其中包含一个访问非开放调查的唯一URL链接。然后，受访者被要求回答有关语言偏好、居住省份或地区以及资格的第一个问题。Leger Marketing每周通过电子邮件发送一次提醒，直到调查结束。由于受访者使用他们的小组成员帐户登录调查，我们每个成员都有唯一的回复，因为同一成员不可能有多个提交。

至少需要829名参与者。样本量的估计采用中心极限定理公式[38］．该公式提供了建议的样本量，以估计具有所需误差范围和置信水平的真实总体平均值。为了确定样本量，Yousef等人的一项类似研究[39]被用来估计人群中平均意图得分的SD (SD 0.56)。一旦1000名受访者完成调查，调查就会结束。招聘历时4周(2022年4月5日至5月2日)。

数据收集

由于目前还没有有效的工具来评估老年人使用eDA进行住房决策的意图，我们根据改编后的UTAUT项目创建了一份自我管理的问卷。我们使用17个基于utaut的项目测量了我们的主要结果、意图及其4个决定结构。每个UTAUT结构(意图、绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件)都使用3或4个项目进行测量。受访者在李克特7分制量表上表明了他们对相应项目的同意或不同意程度，范围从1 (强烈反对)至7 (强烈同意)．我们通过计算相应项目的平均分数来计算每个结构的最终分数。在我们基于utaut的问卷调查中，我们将“技术”一词替换为“基于web的决策辅助”，并根据我们的研究背景调整了每个项目的措辞。UTAUT具有良好的内部一致性和收敛判别效度[32］．Cronbach α表明多项目测量每个结构的可靠性良好(α范围为.9-.95)。

该调查还收集了社会人口特征(即年龄、性别、性别、教育程度、居住省份或地区、邮政编码、种族、婚姻状况、家庭人数、母语和家庭收入)，使用的项目基于加拿大统计局2021年人口普查问卷[40］．

我们使用两个量表评估电子健康素养。第一个是电子健康素养量表(eHeals) [41，这是一种有效的量表，用来衡量受访者自评的识字水平(称为“主观量表”)。eHeals由Norman和Skinner开发[41]，并被视为衡量电子卫生素养的"黄金标准" [41］．这是一个经过验证的8项量表，具有较高的内部一致性[42］．对于8项中的每一项，受访者在李克特5分制量表上表达了他们的同意或不同意强烈反对5 =强烈同意)，分数越高，说明读写能力越好。ehealing量表产生的总分从8到40分不等。根据文献中使用的不同阈值，以更好地划分识字水平[43，44]，如果得分≥26，则认为电子健康素养高。我们还使用了数字健康知识普及工具[45评估电子卫生素养。DHLI(被称为“客观量表”)是衡量受访者在使用互联网网页时的实际表现。DHLI子量表起源于荷兰，通过7个项目来衡量与健康相关的互联网使用技能[45］．DHLI由网页截图组成，其中的问题包括评估操作技能、导航技能、可靠性评估、相关性确定、信息搜索、添加自创内容和保护隐私[45］．对于这个项目，我们将DHLI适应了加拿大的环境。经过与我们研究团队成员的讨论，问卷只包含了5个项目。内容添加和隐私保护2项与本项目无直接关系，省略。如果被调查者给出了正确的答案，他们会得到1分。否则，他们得到0分。因此，可能的最高分数是5分。eHeals和DHLI的Cronbach α分别为0.91和0.35。

在完成2个电子健康素养量表后，向受访者展示了一段6分钟的视频片段，展示了eDA在上下文中的使用。正如Godin等人所提到的[46]，有必要在衡量与该行为相关的意图之前，明确定义目标行为(即使用eDA做出住房决策)。该视频演示了SDM关于住房决策的过程，并展示了一种情况，一位自主的老年人与她的照顾者互动，后者担心她的安全[47，48］．在视频中，这位老人在与她的护工使用eDA时讨论了不同的住房选择。所有参与者都必须观看视频才能继续调查并完成UTAUT问题。受访者随后被要求浏览eDA [49］．随后，UTAUT被用于评估受访者使用eDA的意图(及其相关的绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件的构建)[32］．在eDA的基础上，调查以使用以下变量做出住房决策的过程的问题结束:选择的住房决策(“你选择或考虑选择哪个选项?”)，首选的住房选项(“你更喜欢哪个选项?”)，考虑住房选项的原因(“你做这个决定的原因是什么?”)，决策过程中的支持(“谁帮助过你或可以帮助你做这个决定?”)，以及在决策过程中的首选角色(“如果你必须做出这个决定，你希望如何做出这个决定?”)。我们将这些决策过程变量作为描述性变量处理，未将其纳入多变量分析。

该调查有48个网页长，大约需要30分钟才能完成，包括50个封闭式问题，这些问题不是随机的，并且以相同的顺序出现在所有受访者面前。每一页都有一个“下一步”按钮，用于继续前进，还有一个按钮，上面列出了老年人求助热线，如果他们对任何调查问题感到不舒服，可以与专家交谈，他们可以在精神上或情感上为他们提供支持。受访者不能移动到下一页，除非他们完成了本页上的所有问题。只有当受访者点击了位于调查末尾的“完成”按钮时，调查才会被标记为完成。英语和法语版本都有76名受访者作为样本进行了预测试，以确定任何可能的歧义或技术问题，验证问题的清晰度，并估计平均完成时间。在预测之后没有进行重大修改。

数据分析

我们使用描述性统计数据(均值、SDs和百分比)确定了社会人口学变量、电子健康素养水平、UTAUT结构和决策过程变量的人口分布。因为意图得分可能在1到7之间变化，我们将意图解释为一个连续变量。在文献中没有明确的临床意义的意图评分阈值。我们使用Shapiro-Wilk检验来验证因变量的分布是否正态分布。

在双变量和多变量分析中，我们将“倾向于不回答”选项视为缺失数据(1.8%，18/1000)，收入变量除外。我们通过考虑受访者的出生日期和调查完成日期来计算他们的年龄。我们采用贝叶斯信息标准逐步选择，采用混合线性回归模型，包括所有自变量，即年龄、性别、性别、教育程度、居住省份或地区、邮政编码、种族、婚姻状况、家庭人数、母语、家庭收入、电子健康知识(客观和主观)、绩效期望、努力期望、社会影响力和便利条件[50］．我们使用替代变量选择方法来验证我们的模型。我们对每个变量进行了双变量分析，使用简单的线性回归来描述因变量(使用eDA进行住房决策的意图)和自变量之间的关联。变量与P值<。10were considered significant, a threshold more stringent than the usual .20. We then included the selected independent variables in a multivariable analysis model and identified the factors associated with intention. We checked collinearity using a correlation matrix of the continuous variables (age, number of people in the household, eHealth literacy, performance expectancy, social influence, and facilitating conditions;多媒体)．所有分析均使用SAS(版本9.4;SAS研究所有限公司)[51］．

结果

受访者的特点

在受邀参与调查的11,972名专家中，3789名(31.65%)专家点击了通过电子邮件收到的调查链接;1176名(31.04%)符合资格准则;1000名(85.03%)受访者完成了整个调查并被纳入分析(图2)．回复率为31.65%(3789名用户点击了调查链接，11,972名用户发出了邀请)，完成率为85.03%(1000名用户完成了调查，1176名符合条件的用户参与了调查)。

受访者的特征列于表1．对于退出调查的受访者(14.97%，176/1176)，他们的社会人口学特征与完全完成调查的人相似。大多数退出的受访者是男性(103/176,58.5%)，平均年龄为73.9岁(SD 6.0)，白人(160/176,90.9%)，居住在安大略省或魁北克省(101/176,57.4%)，许多人受过高等教育(64/176,36.4%是大学毕业生)。在纳入的1000名受访者中，主观电子卫生素养的平均分为27.8(标准差5.88)(满分40分)，客观电子卫生素养的平均分为3.00(标准差0.97)(满分5分)。我们认为这两个分数都代表了较高的电子卫生素养水平。主观eHealth分布在得分最高的方向上略微向右倾斜。

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意图和UTAUT构建分数

UTAUT构造分数显示在表2．老年人使用eDA来决定住房的意图的平均得分为4.74 (SD 1.7)(满分7分)。我们认为意愿分数≥4足以假设老年人将使用eDA进行住房决策。至于其他UTAUT结构，便利条件的平均得分最高，为5.63 (SD 1.28)(满分7分)。老年人似乎相信组织和技术基础设施的存在，以支持eDA的使用。绩效期望、努力期望和社会影响的平均分分别为4.94 (SD 1.48)、5.61 (SD 1.35)和4.76 (SD 1.59)，即老年人认为eDA有助于他们做出更好的决策，并且发现eDA易于使用，并且eDA得到了亲属的认可，因此他们更倾向于使用eDA。

Cronbach α值为每个被评估的构造呈现，是每个构造内部一致性的度量。这被认为是衡量量表可靠性的一个指标。

与每个决策过程变量相关的意图得分列于表3．

与意图相关的因素

表4在多变量模型中显示了与意图显著相关的因素。按重要性排序，这些因素为绩效期望(β=.55;P<.001)，社会影响(β=.37;P<.001)，母语(β=.30;P<.001)，有利条件(β=.15;P<.001)，电子卫生素养(目标)(β=−0.06;P= 03)。在此基础上，我们提出了一种改进的简约UTAUT模型(图3)．总的来说，我们最终的模型解释了我们因变量总方差的73.3%。

替代变量选择方法(即在进行多变量分析之前，在双变量分析中使用0.1阈值选择自变量)导致相同的最终模型。在双变量分析中，总共保留了9个变量(多媒体附件4)．

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讨论

主要研究结果

据我们所知，这是第一次在加拿大10个省和3个地区进行的基于网络的调查，调查老年人使用eDA进行住房决策的意图。平均意向得分中等。此外，我们发现老年人最喜欢的住房选择是呆在家里。大多数参与者的这种偏好有多种原因，这在很大程度上与他们的健康状况有关。老年人在做出住房决定时大多得到配偶或子女的支持，大多数人更愿意在决策中发挥积极作用。我们还发现，根据受访者的母语，加拿大各地的意图有所不同。与母语为其他语言的人相比，以法语为母语的人更有可能使用eDA来决定住房。此外，客观评估的电子健康素养与意愿呈负相关(即，较低水平的电子健康素养与较高的意愿得分相关)，而主观评估的电子健康素养则不是。最后，UTAUT构建的绩效期望、社会影响和便利条件与意图显著正相关。换句话说，在绩效期望、社会影响力和便利条件方面得分较高的受访者更倾向于使用eDA进行住房决策。 These results allowed us to make the observations elaborated in the following sections.

与先前工作的解释和比较

首先，代表本研究中老年人使用eDA意愿的得分为正，与在数字医疗保健背景下使用UTAUT模型的3项研究的得分相似，其范围为2.8至4.42 [39，52，53］．第一项研究是一项系统回顾，调查患者和卫生专业人员对基于网络的干预措施的接受程度，以解决各种身心健康问题[53］．第二项研究调查了患者使用电子健康记录的意图[39]，而第三项研究则调查了老年人使用电子健康应用程序的意图[52］．很难预测我们研究中的意图评分是否足以让老年人采用目标行为(使用eDA)。如前所述，目前还没有明确的倡议来确定临床显著性意图评分的分界点。考虑到所有因素，因为在意图得分方面不存在上限效应[54]，仍应考虑到影响我们研究中确定的意愿的因素，制定适当的策略和干预措施，以促使老年人使用eDA，从而作出更明智的房屋决定。

其次，我们的结果表明，在决策过程中得到家人、朋友和医疗团队支持的老年人更倾向于使用eDA来做出住房决定。其他研究亦证实亲属在决定房屋选择过程中的重要性[10，11］．因此，在eDA中添加一个由参与决策的护理人员填写的部分可能是有用的。比较老年人和照顾者的偏好可以更好地理解每个观点及其各自的需求、价值观和优先事项。这将使老年人及其家庭更好地为彼此之间以及与他们的卫生专业人员(如医生、社会工作者、物理治疗师和职业治疗师)讨论SDM做好准备，并减少老年人的决策遗憾[11]和照顾者[10］．因此，eDA可成为推行跨专业可持续发展发展模式的有用工具。该模式强调，促进参与可持续发展发展过程的各方之间沟通的重要性，以便就有关问题达成共识，特别是涉及房屋决策等敏感议题时。[55，56］．

第三，与我们的预期相反，在研究中的11个社会人口变量中，只有母语保留在最终模型中。我们的研究结果表明，讲法语的加拿大人比讲英语的加拿大人更倾向于使用eDA。这可能是因为魁北克省，大多数以加拿大法语为母语的人居住的地方，有全国最高比例的老年人住在养老院[57］．2021年，17%的魁北克人年龄≥75岁，住在养老院，而其他省份只有5%-10% [57］．除了这种文化选择之外，魁北克省将很大一部分家庭护理资源用于税收抵免，其中83%用于支付老年人私人长期护理住宅的租金，而不是资助公共服务(如个人支持工作者)，以使人们能够留在家中[58］．由于这些预算选择，在过去几年里，能够获得公共资助的家庭护理服务的老年人比例急剧下降。由于这种压力和日益增长的老年人比例，魁北克的住房决定比以往任何时候都更加复杂;因此，魁北克人会认为更需要一个工具来支持他们的住房决策。

魁北克被认为是一个“独特的社会”，其文化和社会价值观不同于加拿大英语地区[59，60］．魁北克人更愿意使用eDA，也可以归因于eDA是由隶属于Université Laval的法语研究团队开发的。虽然eDA被翻译成英语，但它最初是用法语设计的，eDA的设计师可能无意中更多地反映了魁北克人的利益和价值观，而不是其他加拿大人的利益和价值观。此外，一项评估加拿大人健康相关决策过程的网络调查显示，居住在魁北克省的老年人所经历的SDM水平降低[61］．这可以解释为什么魁北克人在有可能的情况下更渴望参与SDM并使用eDA。

第四，尽管在双变量分析中，无论是客观还是主观测量，电子健康素养都与意愿相关，但在多变量模型中，只有电子健康素养的客观测量仍然存在，并且似乎对意愿有更强的影响。这一结果证实了客观和主观衡量电子卫生素养的重要性。相信自己有很高的文化水平是不够的，需要用客观的表现衡量来完成，这在评估与健康相关的行为意图方面更重要[62］．与我们的假设相反，我们发现客观的电子健康素养与老年人使用eDA进行住房决策的意图之间存在负相关。eDA被设计成一个简单的工具。由于我们样本中的大多数受访者都有很高的电子健康素养分数，他们可能希望使用更复杂的工具。这可以解释为什么他们使用eDA的意愿较低。另一种可能的解释是，因为电子卫生素养与健康素养呈正相关[36，63]，受访者可能期望eDA的内容和信息更丰富。相反，电子健康素养得分较低的受访者更倾向于使用eDA。这可以用eDA的简单性来解释。重要的是要注意那些在使用数字技术方面技能有限的人。2020年对低收入美国老年人的一项研究表明，只有一半的参与者使用互联网，其中不到一半的人拥有较高的电子健康素养得分[44］．“数字鸿沟”对老年人的影响尤为严重[64］．未来对电子健康服务的研究可以关注内容、设计、健康素养、客观电子健康素养水平和老年人使用电子健康服务的意愿之间的关系。

第五，正如预期的那样，我们发现3个UTAUT构念(绩效期望、社会影响和便利条件)与意图显著相关。换句话说，受访者越相信eDA有助提高他们的决策质素、他们的社社圈会认可使用eDA，以及他们在使用网上资源时能得到必要的协助，他们就越倾向使用eDA来决定房屋。最终模型中仅排除了构造努力期望。我们的结果与其他与电子健康相关的研究一致，除了努力预期，这是包括在他们的模型中，而不是我们的[65，66］．正如Venkatesh等人所解释的那样[32]，如果老年人之前没有经历过目标行为(即eDA的使用)，如果模型中不存在努力期望，那么促进条件预计将成为意图的主要预测因素。在本次探索性研究中就是如此。此外，Venkatesh等人[32]指出，根据他的理论所基于的各种模型，表现预期是所有构念意图的最强预测因子，这在我们的研究中得到了证实。与我们的发现相反，de Veer等人[52尽管他们发现家庭和朋友会影响使用电子健康的意愿，但他们在最终模型中排除了社会影响。这可能是因为我们对社会影响的操作方式不同;德维尔等[52]只使用了1项来衡量社会影响力，而我们使用了3项。尽管如此，我们也观察到意图得分高于平均水平的受访者在决策过程中受益于社会支持(即家庭、朋友和医疗团队)。表3)．

最后，我们的研究结果表明UTAUT结构和行为改变方法[67]可用于设计注重促进条件和社会影响的战略，以增强老年人使用eDA的意愿。例如，可动员卫生和社会护理工作者在不同的医疗保健环境中、在住宿护理设施中或在提供家庭护理服务时推广使用eDA [67］．正如Bartholomew等人所指出的[67]，在传播eDA时，调动有说服力的传播策略和社会网络可能会有所帮助。社会网络成员(例如，家庭成员和亲戚、护理人员、同龄人和医疗保健专业人员)可以帮助缺乏经验的老年人使用电子健康资源[67，68］．

优势与局限

我们研究的优势在于，这是对加拿大(一个横跨4700英里的国家)老年人意图的严格理论分析，以便更好地支持他们做出最困难的决定之一。此外，调查公司莱热营销(Leger Marketing)根据年龄、性别、性别和社会经济地位平衡了我们招募的样本。此外，本研究的回复率(3789/11,972,31.65%)亦高于一般网页调查的平均回复率(一般为10%至20%)[69-71]，高于莱热组的平均反应率。

我们的研究有一些局限性。首先，我们的样本不能被认为代表所有加拿大老年人，因为我们排除了那些没有互联网接入的人，大多数受访者是白人、说英语、受过高等教育的男性。在住房决策方面，受访者可能比一般加拿大人处于更优越的地位，即他们可以雇佣私人家庭护理人员或支付私人住宅护理费用[72］．可能出现了选择偏差，因为电子健康素养较高的人更有可能订阅这样的私人小组[70，73］．罗兹等人[74他们指出，在不考虑“数字鸿沟”的情况下，或者不准确地假设一个国家人口中各个子群体的网络访问和使用是平等的情况下，以电子方式收集数据是有缺陷的。其次，在莱热小组中，来自加拿大领土的受访者百分比低于来自各省的百分比，而领土上土著人民的百分比(例如，努纳武特的86%)高于各省。因此，在我们的样本中，土著人民可能没有得到充分的代表。雪上加霜的是，在原住民保留区只有43.3%的家庭可以接入高速互联网[75］．第三，我们的样本仅限于在过去几个月决定搬家或计划在未来一年做出决定的老年人。根据Leger Marketing的说法，这一标准有些限制性，因为在调查中，一些来自地区的受访者被排除在外。第四，我们能够测量老年人使用eDA的意图，但我们不能说他们一定会使用eDA。在几个月后询问后续问题的研究可以解决这一限制。最后，本研究是在COVID-19大流行期间进行的。虽然大流行影响了居住在养老院的老年人的住房决定[76]，我们没有列入与大流行有关的具体问题;因此，我们的调查没有考虑到这一点。

结论

我们的研究首次评估了加拿大老年人使用eDA来帮助他们做出住房决定的意图。本研究对电子健康行为领域做出了经验和概念上的贡献。我们能够更好地理解意图及其结构之间的关系，并检查各种变量对意图的影响。此外，我们提出了一个基于UTAUT的改进的简约理论框架，涉及其他相关概念，如电子健康素养。对老年人住房决策的研究(如eDA的发展、使用意图的评估，以及最终的实施和融入各种护理轨迹)已变得越来越重要。这项研究是向促进eDA实施和集成计划向前迈出的一步。我们的发现和结论可以应用于类似的社会人口学背景，在这些背景下，老年人在人口中所占的比例越来越大，需要支持才能在整个护理连续过程中发挥积极的决策作用。