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秘鲁实施了一种名为“国家死亡信息系统”的计算机应用程序,使医生可以准备电子格式的死亡证明,并在网上提供相关信息。2018年,秘鲁估计死亡人数中只有一半是通过SINADEF认证的。当以书面形式证明死亡时,输入死亡率数据库的概率就会降低。从用户的角度,了解能够影响SINADEF成功实施的因素是很重要的。SINADEF只有在知道医生是否认为它有用且易于操作时才能成功实施。
本研究的目的是确定医生的看法和其他因素作为他们使用SINADEF证明死亡的行为意图的预测因素。
本研究采用观察性、横断面设计。向在秘鲁工作的医生提供了一项调查,他们从2019年11月开始使用SINADEF证明死亡,为期12个月。采用技术接受模型进行问卷调查。这些问题测量了主观规范、形象、工作相关性、输出质量、结果可证明性、感知有用性、感知易用性和行为使用意图的维度。在分析中使用卡方和逻辑回归检验,并选择95%的置信水平来支持显著关联。
在这项研究中,272名医生参与了调查;男性184例(67.6%),平均年龄45.3岁(SD 10.1岁)。年龄范围为24 - 73岁。在双变量分析中,使用SINADEF的意图被发现与(1)感知有用性相关,表示为“使用SINADEF可以避免伪造死亡证明”(
使用SINADEF的行为意图与认为它是一个易于使用的系统,相信它可以提高医生在执行手头任务时的表现,以及在填写死亡证明方面的培训有关。
医疗死亡证明书是有关人口死亡原因的主要资料来源[
有了SINADEF,医生可以在线证明死亡,验证死者的身份和死亡发生的医院,查询在线数据库,并更准确地记录死亡地点。此外,医生笔迹不清晰的问题也消失了,这在死亡原因的登记中是非常重要的。从电子政府的角度来看,信息通信技术(ICT)可以促进为公民提供的服务。它使各级政府卫生部门能够及时监测死亡指标,并改进预防和控制行动,就像现在监测COVID-19大流行一样。同样,它使其他国家机构在公共政策管理过程中更有效。这些方面证明有理由采取最大的预防措施,以保证其成功执行。
一篇论文[
从直观上看,由纸质格式支持的信息生产过程,如果被电子注册表所取代,就像SINADEF的情况一样,将立即产生明显的改进,例如减少由于数据转录造成的错误。然而,在卫生服务领域实施信通技术项目方面也有不好的经验,这些项目理论上非常稳健,可能是因为在设计应用程序时没有考虑到用户体验[
卫生领域的所有创新都需要受到创新所涉进程影响的人民的积极参与。为了扩大在线死亡认证的使用,了解医生对该系统的看法是很重要的。与系统本身相关的一些障碍是对互联网连接的依赖,医院中计算机和打印机的可用性有限,以及技术支持和应用程序维护方面的失败。尽管它们的优点包括即使在移动设备上也可以使用,但医生可能不愿意使用它们。为了了解用户接受或使用新技术的原因,有人提出了一种被称为技术接受模型(TAM)的技术使用预测评估方法,该方法已在不同的环境和研究中得到测试和验证[
拉希米等[
在秘鲁,我们没有发现以前的研究描述了使用TAM评估卫生领域的信通技术;只有一项研究评估了手机银行服务的预期用途[
进行了一项观察性横断面研究,其中包括对使用国家死亡计算机系统(SINADEF)出具死亡证明的医生进行调查。研究人群由在秘鲁拥有专业实践的医生组成,截至2017年,他们有机会通过SINADEF在线进行至少一次死亡认证过程。
2019年11月24日至2020年11月18日,向截至2017年12月31日注册为SINADEF用户的26185名医生发送了电子表格。其中,505名医生打开了电子表格,424名医生同意参与研究;111名医生被排除在外,因为他们报告说他们没有使用SINADEF的经验,41名医生被排除在外,因为他们对使用SINADEF证明死亡的同意程度的回答相互矛盾。因此,样本包括272名医生。
问卷中的问题基于TAM。TAM提出,个人的行为取决于他们的信念和主观规范,对新技术的使用尤其取决于两个变量:技术的感知易用性和感知有用性。反过来,这两个变量将直接影响个人对实际使用技术的态度[
此外,模型的外部变量也包括了可以解释或干预意图使用医生技术的态度或行为的变量,如年龄、性别、医学专业、工作场所、服务时间以及填写死亡证明方面的培训。
“我必须使用SINADEF来证明死亡,因为它已经建立了这种方式。”
“如果我不使用SINADEF来证明死亡,我所在医院的当局和卫生部可能会制裁我。”
“我必须使用SINADEF,因为每个人都已经用它来证明死亡。”
“我对信息和通信技术很熟悉。”
“我认为自己是一个愿意改变的人。”
“我有很好的适应能力。”
“当实施SINADEF时,将更及时地知道人口死亡的原因。”
“SINADEF的使用将有助于卫生组织的主管或经理做出决定。”
如果合并SINADEF,可以迅速查阅死者资料。”
“SINADEF的死亡证明比纸质格式的质量更高。”
“使用SINADEF可以避免伪造死亡证明。”
“使用SINADEF可以降低死亡证明出错的风险。”
“使用SINADEF可以让我在比纸质形式更短的时间内制作一份死亡证明。”
“我认为SINADEF很容易使用。”
“使用SINADEF很容易获得密码。”
“当你忘记或被屏蔽时,SINADEF密码很容易恢复。”
“当你需要的时候,从SINADEF获得技术支持很容易。”
“当我需要证明死亡时,我会使用SINADEF。”
“在任何情况下,如果我需要证明死亡,我都不会使用SINADEF。”
“我可以很容易地用SINADEF传达我的经验结果。”
“对我来说,使用SINADEF的效果是显而易见的。”
拟议文书的内容已通过专家判断程序加以验证[
通过电子表格收集的数据使用SPSS统计软件包(IBM Corp)进行分析。对变量进行描述,给出年龄、工作年限等定量变量的算术平均值和标准差,性别、工作场所、医学专业等定性变量的频次表。在自变量如感知有用性或感知易用性与因变量行为使用意图之间进行双变量分析。随后,采用二元逻辑回归和Wald似然比逐级步骤法进行多变量分析,评估包括描述变量和解释变量为自变量的模型,使用因变量行为意图。为了进行双变量分析和二元逻辑回归分析,对每个变量在李克特量表上的命题的回答被转换为2个选项:“同意”和“不同意”。在初始模型中,所有在双变量分析中发现与使用行为意图相关的TAM变量都被视为独立变量或预测变量。此外,将性别、年龄、主要工作中心、死亡证明填写培训等变量输入模型。按照TAM2模型,变量主观规范、形象、工作相关性、输出质量、结果可证明性和感知易用性与感知有用性交叉。在后续步骤中,剔除Wald值小于1且统计学显著性小于0.05的变量。
在双变量分析中,采用卡方检验来确定变量之间是否存在关联,选择置信水平为95%,统计学显著性水平(α)等于或小于0.05,幂为80% (1-
研究方案和参与者签署的知情同意书由圣马科斯大学医学院研究伦理委员会批准(#19-0027)。
在这项研究中,研究了272名自2017年以来使用SINADEF的医生。男性居多(184/272,67.6%)。平均年龄45.3岁(SD 10.1岁)。最小年龄24岁,最大年龄73岁。调查对象以40 ~ 49岁年龄组居多(100/272,36.8%)。在24 - 30岁的年轻医生中,女性占主导地位(10/17,58.8%),而在其他年龄组中,男性医生占主导地位。
该研究中最常见的参与者是全科医生(70/ 272,25.7%)、儿科医生或新生儿医生(30/ 272,11%)、内科医生(25/ 272,9.2%)和妇产科医生(15/ 272,5.5%)。法医占参与者的4.4%(12/272)。这项研究包括秘鲁所有拥有医学院的大学的毕业生。约5.1%(14/272)的参与者在国外学习。大多数研究参与者主要在医院工作,其次是在私人诊所和健康中心工作的人。大多数参与者(221/ 272,81.3%)工作10年或以上。大约71%(193/272)表示,他们接受过填写死亡证明方面的某种类型的培训,其中大多数是通过在同一家医院举行的会议、通过卫生服务网络或通过多种培训方式的结合进行的(见
描述被研究人群(N=272)的主要特征。
特征 | 值,n (%) | |
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男性 | 184 (67.6) |
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女 | 88 (32.4) |
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能力 | 17 (6.3) |
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- 39 | 60 (22.1) |
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40至49 | 100 (36.8) |
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50-59 | 70 (25.7) |
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> 59 | 25 (9.2) |
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医院 | 190 (69.9) |
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健康中心/后 | 32 (11.8) |
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私人诊所/医生办公室 | 29 (1.7) |
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医学法律部门 | 16 (5.9) |
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其他 | 5 (1.8) |
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小于10 | 51 (18.8) |
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10 - 19 | 99 (36.4) |
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为20 - 29 | 83 (3.5) |
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29岁以上 | 39 (14.3) |
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是的 | 193 (71) |
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没有 | 79 (29) |
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在健康中心或通过健康服务网络召开的会议 | 58 (3.1) |
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本科期间 | 28日(14.5) |
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研究生期间 | 20 (1.4) |
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虚拟课程 | 14 (7.3) |
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合并(以上一项以上) | 73 (37.8) |
医生对使用国家死亡信息系统的看法的一致程度(%)。卫生部;国家死亡信息系统。
医生的知觉被发现与使用行为意图相关(
行为意图根据被调查者的感知来使用。
使用的行为意图 | 同意(n = 256) | 不同意(n = 16) |
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同意,n (%) | 不同意,n (%) | 同意,n (%) | 不同意,n (%) |
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使用SINADEFb避免伪造死亡证明 | 220 (97.3) | 36 (78.3) | 6 (2.7) | 10 (21.7) | <措施 | ||
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使用SINADEF可以降低死亡证明出错的风险 | 221 (97.8) | 35 (76.1) | 5 (2.2) | 11 (23.9) | <措施 | ||
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使用SINADEF可以让我在比纸质格式更短的时间内生成死亡证明 | 207 (97.6) | 49 (81.7) | 5 (2.4) | 11 (18.3) | <措施 | ||
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我认为SINADEF很容易使用。 | 236 (97.1) | 20 (68.9) | 7 (2.9) | 9 (31) | <措施 | ||
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使用SINADEF很容易获得密码。 | 148 (96.1) | 108 (91.5) | 6 (3.9) | 10 (8.5) | 厚 | ||
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当你需要技术支持时,SINADEF很容易提供技术支持 | 93 (95.9) | 163 (93.1) | 4 (4.1) | 12 (6.9) | 36 | ||
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当你忘记它或它被阻止时,很容易恢复SINADEF密码 | 129 (95.6) | 127 (92.7) | 6 (4.4) | 10 (7.3) | 二十五分 | ||
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我必须使用SINADEF来证明死亡因为它已经这样建立了 | 208 (94.5) | 48 (92.3) | 12 (5.5) | 4 (7.7) | 54 | ||
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如果我不使用SINADEF来证明死亡,我所在医院的当局和卫生部可能会制裁我 | 81 (93.1) | 175 (94.6) | 6 (6.9) | 10 (5.4) | 点 | ||
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我必须使用SINADEF,因为每个人都已经使用它来证明死亡 | 195 (95.6) | 61 (89.7) | 9 (4.4) | 7 (10.3) | 07 | ||
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我对信息和通信技术很熟悉 | 233 (95.5) | 23日(82.1) | 11 (4.5) | 5 (17.9) | 04 | ||
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我认为自己是一个乐于改变的人 | 254 (94.8) | 2 (50) | 14 (5.2) | 2 (50) | 02c | ||
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我有很好的适应能力 | 245 (94.6) | 11 (84.6) | 14 (5.4) | 2 (15.4) | .14点 | ||
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在实施SINADEF时,将更及时地了解人口的死亡原因 | 237 (95.9) | 19 (76) | 10 (4.1) | 6 (24) | <措施 | ||
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SINADEF的使用将有助于卫生组织的主管或管理人员作出决定 | 203 (96.7) | 53 (85.5) | 7 (3.3) | 9 (14.5) | 措施 | ||
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如果合并SINADEF,就可以快速查阅死者资料 | 250 (96.2) | 6 (50) | 10 (3.8) | 6 (50) | <措施 | ||
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SINADEF的死亡证明比纸质格式的质量更高 | 224 (87.5) | 7 (43.8) | 32 (12.5) | 9 (56.3) | <措施 | ||
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我可以使用SINADEF轻松地交流我的经验结果 | 224 (87.5) | 7 (43.8) | 32 (12.5) | 9 (56.3) | <措施 | ||
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对我来说,使用SINADEF的结果将是可见的 | 217 (84.8) | 7 (43.8) | 39 (15.2) | 9 (56.3) | <措施 |
一个进行卡方检验。
b国家死亡信息系统。
c进行Fisher精确检验。
我们测试了三个以感知有用性为因变量的模型,对应于评估感知有用性的3个感知:(1)SINADEF避免了死亡证明伪造,(2)SINADEF减少了错误的可能性,(3)SINADEF比填写纸质表格更快。我们使用TAM2模型中提出的变量的感知作为感知有用性预测因素:主观规范、形象、工作相关性、输出质量和结果可证明性。第一个模型的正确分类案例的总百分比为84.2%,并发现主观规范、形象、工作相关性和结果可证明性作为预测因素与感知有用性显著相关,但没有发现感知易用性作为变量与感知有用性显著相关。第二个模型的正确分类案例的全球百分比为88.2%,并发现感知易用性、主观规范、形象和工作相关性是感知有用性的预测因素。第三个模型的全球正确分类案例比例为82.7%,除了感知易用性外,仅发现工作相关性和结果可证明性是感知有用性预测因素。选择第二个模型是因为它显示了最高的预测百分比,并包括TAM2模型中提出的5个变量中的3个作为感知有用性的重要预测因素。第二个模型是基于这样一种看法,即SINADEF在制作死亡证明时减少了错误的可能性,将其作为感知有用性的指标。研究发现,它们与感知有用性显著相关:主观规范,例如相信应该使用SINADEF,因为每个人都已经使用它来证明死亡(优势比[OR] 2.407, 95% CI 1.008-5.75;
最终模型发现以下与使用行为意图在统计上相关的预测因素:感知有用性,由SINADEF降低死亡证明错误风险的信念衡量(OR 8.515, 95% CI 2.242-32.3;
知觉有用性预测因子的逻辑回归。
预测 |
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优势比(95% CI) |
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主观规范:我必须使用SINADEF一个因为每个人都用它来证明死亡 | .879 | 2.407 (1.008 - -5.75) | .048 |
图片:我对信息和通信技术很熟悉 | 1.502 | 5.363 (1.886 - -10.2) | .002 |
工作相关性:使用SINADEF将有助于卫生组织的主管或经理做出更好的决策 | 1.045 | 4.491 (1.978- 5.931) | <措施 |
易于使用:我认为SINADEF易于使用 | 2.942 | 18.955 (6.634 - -54.156) | <措施 |
常数 | -10.153 | 0.000 | <措施 |
一个国家死亡信息系统。
行为意图的逻辑回归使用预测因子。
预测 |
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优势比(95% CI) |
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感知有用性:使用SINADEF一个降低死亡证明出错的风险 | 2.142 | 8.515 (2.242 - -32.331) | .002 |
易于使用:我认为SINADEF易于使用 | 2.314 | 10.116 (2.443 - -41.883) | 措施 |
外部变量:填写死亡证明的培训 | 2.119 | 8.324 (1.615 - -42.895) | . 01 |
常数 | -10.313 | 0.000 | <措施 |
一个国家死亡信息系统。
SINADEF行为意图的总结,在逻辑回归模型中使用预测因子。OR:优势比;国家死亡信息系统。
虽然信息和通信技术项目的实施似乎会取得成功,但情况并非总是如此。考虑到项目从酝酿到实施的管理(范围、成本和截止日期),项目是可以成功的[
大多数接受采访的医生都认为自己愿意接受改变。他们相信SINADEF可以让他们快速查阅死者的数据,或者他们可以采用创新的方法(95%或更多)。但是,对于“如果不使用SINADEF,就应该予以制裁”(68%)或“如果使用SINADEF有问题,很容易得到技术帮助”(64%),半数以上的人表示不同意。双变量分析显示,通过相信SINADEF易于使用来衡量的感知易用性与使用行为意图显著相关(
在多变量分析中,在测量感知有用性的3个命题中,“使用SINADEF降低死亡证明错误风险”的预测能力最高(88.2%)。主观规范衡量为“我必须使用SINADEF,因为每个人都已经使用它来证明死亡”(OR 2.4, 95% CI 1.0-5.8;
本研究的一个局限性是参与医生的选择。该样本由医生组成,他们对发送到SINADEF注册的电子邮件的邀请做出了回应,回复率不到2%。这是因为大多数医生没有阅读这些邮件,因为他们有工作机构分配的电子邮件帐户,他们通常不使用这个帐户,或者因为这些邮件进入了“垃圾邮件”文件夹。对于参与者而言,他们有可能产生了社会可取性偏差。尽管如此,我们认为该样本在国内大学毕业程度、专业、性别和年龄方面具有代表性。此外,样本量足够进行所提出的统计模型。另一个需要考虑的方面是,调查的很大一部分是在2020年完成的,这是秘鲁COVID-19大流行的第一年,SINADEF在监测秘鲁的死亡率方面发挥了重要作用,这一因素可能影响了医生对使用意向的有利意见,本研究没有衡量。还有一种可能是,与会者接受或拒绝的建议并不代表可能与秘鲁死亡医学证明程序有关的所有因素。还应考虑到,与所有观察性研究一样,不应推断感知有用性和感知易用性与具有使用行为意图的训练之间存在因果关系,而只是两者之间存在关联。这项研究也没有评估该技术的性能或真实和客观的有效性,而只是评估用户对其有用性的信念,这些信念将激励其未来的使用和最终的采用。
有必要将死亡原因信息系统制度化,以加强提高死亡原因信息覆盖面和质量的进程。使用纸质表格,从其供应的物流到确保将其输入数据库的程序,都可能成为改进死亡证明的障碍[
SINADEF在COVID-19大流行期间对死亡率监测的有用性也凸显了促进其制度化的重要性。在COVID-19大流行期间,SINADEF被用于多项研究[
我们还没有确定TAM应用于评估可接受性的研究,特别是在死亡率信息系统中,但有一些出版物研究了包括电子医疗记录或电子健康记录在内的卫生信息系统的技术可接受性。与其他研究一样,我们发现感知有用性和感知易用性是使用SINADEF意图的有力预测因素。这些发现与以前系统综述中合成的大多数研究一致。加农等人[
在我们的研究中,使用行为意图的直接预测因素是感知有用性、感知易用性和填写死亡证明的培训,感知有用性的预测因素是主观规范、形象和工作相关性。当回顾使用行为意图的预测变量时,在研究的案例中,观察到相当大的异质性。一些研究发现TAM中只有一个主要变量,如感知有用性或感知易用性,与使用意图相关[
在我们的研究中,主观规范(“我使用SINADEF是因为每个人都已经在使用它”)、形象(“我对技术感到舒服”)和工作相关性(“SINADEF帮助管理者做出决策”)是感知有用性的预测因素。这在一定程度上与报告同伴影响的研究一致[
在我们的感知易用性研究中,以最简单和最直接的方式衡量,“SINADEF易于使用”是医生使用SINADEF意图的一个强大而重要的决定因素,并影响了他们的感知有用性。然而,医生们不同意“很容易获得用户名和密码”或“很容易获得技术支持”这样的感知易用性命题,事实上,这些与使用意图没有显著相关。在这方面,Boonstra和Broekhuis [
填写死亡证明方面的培训对使用死亡证明的行为意向有显著的直接影响。在这方面,SINADEF的实施伴随着确定死因能力和计算机应用技术管理方面的培训过程。人们认识到,为提高医生关于正确填写死亡证明的知识而进行的培训将提高死亡率统计数据的可用性。这项研究表明,这种活动是秘鲁使用SINADEF的直接预测因素[
根据我们的研究,使用SINADEF的意图似乎与认为它是一个易于使用的系统有关,它被广泛接受,它提高了使用它的医生的表现,并且它有助于管理卫生服务。此外,在填写死亡证明方面的培训对使用该系统的意图起着重要作用。例如,它还向信息和通信技术决策者通报改进的机会,以解决可能限制系统可持续性的可能障碍,例如技术支持方面的缺陷和及时解决新出现的问题方面的缺陷。本研究基于医生对使用SINADEF意图的意见提供了重要的知识,这将有效地促进SINADEF在该国的制度化。
信息和通信技术
优势比
全国死亡信息系统
技术接受模型
我们感谢Vital Strategies和彭博社“健康数据”倡议提供机会探讨这一主题。我们感谢圣马科斯大学的教授作为审稿人参与了手稿草稿。我们感谢Carolina Tarqui、Javier Silva和Diana Kumar的贡献和评论。
没有宣布。