综述：移动健康研究中的用户体验：2007–2023年趋势与发展的文献计量分析

《JMIR mHealth and uHealth》：User Experience in mHealth Research: Bibliometric Analysis of Trends and Developments (2007–2023)

本研究通过文献计量分析和系统综述，探讨移动健康应用（mHealth）用户体验与满意度的研究现状、趋势及主题。采用Scopus和Web of Science数据库，结合PRISMA框架和VOS Viewer等工具，分析814篇文献，发现五个核心主题：技术评估、设计互动、患者易用性、长期参与因素和临床整合。结论指出需加强跨学科合作，制定标准化评估框架以提升用户体验和健康效果。

　　### 用户体验与满意度在移动健康（mHealth）应用中的研究进展分析

随着移动技术的快速发展和全球互联程度的提升，移动健康（mHealth）应用已成为现代医疗领域的重要工具。这些应用不仅改变了传统医疗服务体系，还赋予了个体主动管理自身健康的能力。然而，mHealth应用的广泛应用也引发了对用户满意度和体验的持续关注。研究表明，用户在使用这些应用时，其持续参与和满意程度受到多种因素的影响，包括互动性、可用性、个性化以及内容设计等。因此，对mHealth应用中用户满意度和体验的研究，不仅是理解用户行为的关键，也为改进应用设计和提升健康结果提供了重要依据。

为了全面理解这一领域的研究现状，本文采用文献计量分析与系统文献综述相结合的方法，旨在识别当前研究趋势、主题以及知识缺口。通过分析2007年至2023年间发表的814篇独特文献，涵盖来自81个国家和1948个机构的4870名研究人员，本研究揭示了mHealth应用在用户满意度和体验方面的研究结构。此外，本文还通过科学映射技术，包括共词分析、共引分析和文献耦合分析，进一步探讨了研究主题的演变和重点。

#### 研究背景

mHealth应用在医疗健康领域的应用范围日益广泛，涵盖了心理健康、慢性病管理、健身以及应对全球危机如新冠疫情等。然而，尽管已有大量关于mHealth应用的文献，对用户满意度和体验的研究仍存在不足。现有研究多聚焦于特定应用场景或群体，如女性、老年人和儿童，而缺乏对整个研究领域整体结构和趋势的系统性分析。因此，本文通过文献计量方法，对mHealth应用的用户满意度和体验（UXS-mHealth）进行了全面梳理，旨在为研究者、开发者和健康信息学从业者提供科学依据。

#### 研究方法

本研究的数据来源包括Scopus和Web of Science两大数据库，这两个平台因其广泛的覆盖范围、严格的索引标准和跨学科特性，被认为是进行文献计量研究的首选工具。通过使用布尔逻辑操作符和关键词组合，构建了包含四个关键词组的搜索策略，分别聚焦于用户满意度、影响因素、mHealth应用以及健康和患者相关的主题。通过筛选出符合要求的文献，进一步对数据进行了清洗和整合，确保数据的准确性和代表性。

文献计量分析采用了VOS Viewer、OriginLab和SiteSpace等工具，以可视化和量化的方式呈现研究的产出、影响力和合作网络。系统文献综述则基于PRISMA框架，采用数据收集到解释的四步法，提取了每篇文献的标题、摘要、关键词、研究方法和研究类型，以识别研究趋势和主题。通过结合这两种方法，本文不仅揭示了研究的现状，还为未来研究提供了方向。

#### 研究结果

通过对814篇文献的分析，研究发现mHealth应用的用户满意度和体验研究呈现出显著的增长趋势。从2007年开始，该领域的研究数量逐年上升，尤其在2013年出现了一个高峰，这可能与iOS和Android平台的市场竞争以及Apple Watch的推出有关。然而，2014年出现了一个短暂的下降，这可能反映了技术挑战或研究方向的调整。从2015年起，研究数量稳步增长，显示出该领域持续受到关注。

从国家贡献来看，美国在TP（总出版物数量）和TC（总引用次数）方面均位居前列，特别是在影响因子（h-Index）方面表现突出。尽管美国的TP占总数的30.47%，但像沙特阿拉伯、葡萄牙和英国等国家，虽然TP较少，但TC/TP（每篇文献的引用次数）较高，显示出较强的学术影响力。此外，研究还发现，一些国家的国际合作比例较高，如中国、印度、芬兰、韩国和台湾，这些国家的研究团队在本地合作方面表现出较强的研究集中度，但在国际交流方面相对有限。

研究机构的贡献分析显示，加拿大和澳大利亚的大学在TP方面表现突出，其中多伦多大学和悉尼大学是该领域的主要贡献者。然而，一些美国的研究机构，如西北大学和约翰霍普金斯大学，在TC方面表现出更高的影响力。此外，一些期刊如《Journal of Medical Internet Research》和《JMIR mHealth and uHealth》在该领域中占据主导地位，显示出其在推动mHealth研究中的重要角色。

从关键词分析来看，研究主题主要集中在技术评估、用户参与、临床整合等方面。通过共词分析，研究发现“人工智能”、“机器学习”和“情感分析”等关键词在近年来的文献中出现频率显著上升，显示出研究者对数据驱动方法的关注。同时，像“可穿戴设备”、“慢性病管理”和“心理健康”等关键词在早期文献中占据重要位置，表明这些主题在mHealth研究中的持续重要性。

#### 研究趋势与主题分析

通过对文献的共引分析和共词分析，研究识别出两个主要趋势：一是用户满意度和用户体验在文献中的使用差异，二是研究方法的多样化。用户满意度和用户体验虽然在概念上密切相关，但它们在文献中的使用呈现出不同的研究焦点。用户满意度更侧重于短期功能和可用性评估，而用户体验则关注长期参与和互动性设计。

此外，研究还发现，理论驱动与数据驱动的研究方法在mHealth领域并存。理论驱动的研究主要基于用户接受模型（TAM）、健康信念模型（HBM）和统一技术接受与使用理论（UTAUT）等，以评估用户对mHealth应用的接受度和使用行为。数据驱动的研究则利用机器学习、人工智能和情感分析等技术，以更精确的方式评估用户反馈和行为模式。这种结合理论与数据的方法，有助于更全面地理解用户需求和应用效果。

研究还识别出五个主要主题：技术评估、用户参与与体验、患者自我管理、长期参与因素以及临床整合。这些主题在文献中相互交织，但各有侧重。例如，技术评估主题关注mHealth应用的功能和设计，用户参与与体验主题强调互动性和个性化，患者自我管理主题探讨应用在慢性病和心理健康中的实际效果，长期参与因素主题分析用户持续使用行为的影响因素，而临床整合主题则关注应用与现有医疗流程的融合。

#### 研究发现与未来方向

研究发现，尽管mHealth应用在提升健康管理和患者参与方面具有巨大潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，技术障碍和用户界面复杂性可能影响用户的使用意愿和持续参与。此外，研究还指出，数据隐私和安全问题在mHealth应用中越来越受到关注，尤其是在涉及敏感健康数据的应用中。

为了克服这些挑战，研究建议未来研究应关注以下几个方面：一是采用混合方法研究，结合理论和数据驱动的方法，以获得更全面的洞察；二是扩大用户群体的多样性，确保研究结果具有更广泛的适用性；三是加强国际合作，促进知识共享和研究整合；四是开发更标准化的评估框架，以提高不同研究之间的可比性。

#### 研究局限性

尽管本文的研究方法具有一定的科学性和系统性，但其局限性也不容忽视。文献计量分析可能无法捕捉到一些新兴研究，而系统文献综述则受限于文献的筛选标准，可能导致某些重要研究被遗漏。此外，研究样本主要来自数字健康基础设施较为完善的国家，这可能影响研究结果的普遍适用性，特别是在资源有限的地区。

#### 结论

综上所述，本文首次对mHealth应用的用户满意度和体验进行了文献计量分析，揭示了该领域的研究结构和发展趋势。研究发现，mHealth应用在提升健康管理和患者参与方面具有巨大潜力，但其成功应用仍需克服诸多挑战。未来研究应更加关注用户需求的多样性、技术的持续创新以及跨学科合作，以推动mHealth应用的进一步发展和应用。通过整合理论和数据驱动的方法，开发更标准化的评估框架，并加强国际合作，可以为mHealth应用的设计和优化提供更坚实的理论基础和实践指导。