基于fsQCA的在线医疗社区使用影响因素与组态路径研究：一项揭示多因素协同机制的实证分析

本文采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，系统探讨了患者、医生及平台三大维度因素对在线医疗社区（OHC）使用行为的协同影响机制。研究发现六条驱动使用的充分条件组态路径，其中感知有用性（PU）×感知易用性（PEOU）×平台信任（PT）组合的原始覆盖度最高。研究为优化医疗平台服务设计及政策制定提供了实证依据，突破了传统单因素分析的局限性。

　　

引言

近年来，在线医疗社区在中国得到广泛应用，但其使用影响因素及作用路径尚不明确。本研究基于横断面调查设计，通过滚雪球抽样收集287份有效问卷，从患者、医生和平台三个视角探究条件组态，识别出六条导致使用行为的充分组态路径。

研究模型

本研究依据技术接受模型（TAM）理论构建研究框架，最终保留患者相关（疾病严重度、患者评价）、医生相关（医生信任、医生专业素养）和平台相关（平台可见性、信息丰富度、医疗平台信任、感知易用性、感知有用性）三大类因素。医院相关和医疗环境变量因测量效度和稳定性问题被排除。

材料与方法

问卷采用7点李克特量表设计，通过问卷星平台于2021年2月至3月进行在线调查。所有参与者均具有在线医疗平台使用经验。使用Smart PLS 3.0进行数据分析，样本数据符合正态分布要求。测量模型通过信度、聚合效度和区分效度检验，Cronbach's α系数介于0.829-0.941之间，组合信度（CR）介于0.898-0.962之间，平均变异抽取量（AVE）介于0.666-0.894之间，均达到推荐标准。

数据分析

描述性统计显示受访者以女性为主（60.98%），年龄主要集中在41-50岁（60.62%），教育程度以高中及以下为主（50.87%），月收入低于3000元者占33.10%。健康状况良好者占37.63%。

fsQCA结果

必要性检验显示所有前因变量的一致性水平均低于0.9，表明这些变量并非结果变量的必要条件。组态分析识别出六条充分条件组合路径：

路径1：感知有用性×感知易用性×平台信任（原始覆盖度0.634，一致性0.892）

路径2：感知易用性×感知有用性×患者评价（原始覆盖度0.616，一致性0.915）

路径3：平台信任×非疾病严重度×患者评价×医生专业素养（原始覆盖度0.330，一致性0.846）

路径4：感知有用性×非感知风险×信息丰富度×平台信任×非患者评价（原始覆盖度0.117，一致性0.826）

路径5：感知易用性×非信息丰富度×医生专业素养（原始覆盖度0.108，一致性0.886）

路径6：感知有用性×非感知风险×患者评价×医生信任（原始覆盖度0.102，一致性0.874）

鲁棒性检验证实了这六条路径的稳定性。

讨论

研究发现在线医疗社区的使用行为并非由单一因素驱动，而是多因素协同作用的结果。感知有用性、感知易用性和平台信任在影响过程中发挥核心作用，通过与患者评价、医生专业素养等因素的协同互动共同促进使用行为。路径3表明当疾病严重度较低时，平台信任、患者评价和医生专业素养的组合显示出更强的解释力。路径5发现当信息丰富度不足时，感知易用性和医生专业素养可以形成有效补偿机制。路径6强调只有当风险担忧得到缓解时，感知有用性和患者评价才能充分发挥作用。

局限性与未来研究

本研究受样本规模和参与者多样性限制，未来可扩大样本范围以提高结果普适性。研究中排除的医院相关和医疗环境因素可能对用户使用意愿产生实际影响，值得进一步探索。在线医疗社区领域处于快速发展中，未来研究可关注技术、法规和用户行为变化对使用影响因素及组态路径的影响。