上海护理人员对数字信息技术接受度与使用行为的横断面研究：基于技术接受模型的分析

编辑推荐：本研究针对中国护理人员数字信息技术(DITs)应用率低的现状，采用技术接受模型(TAM)框架，对上海20家医院1395名护理人员进行横断面调查。研究发现78.9%受访者存在使用意向但仅44.9%为高频使用者，培训经历可提升42.6%的接受度-使用行为转化率，为优化医疗数字化转型提供实证依据。

　　

在医疗数字化转型浪潮中，数字信息技术(Digital Information Technologies, DITs)正深刻重塑临床护理实践。从电子健康记录(EHRs)到人工智能(AI)辅助决策系统，这些技术理论上能提升医疗质量与效率，但实际应用效果却高度依赖一线护理人员的接受程度。中国作为全球数字医疗发展最快的国家之一，三级医院已完成DITs基础建设阶段，却面临"技术部署"与"人员应用"之间的显著鸿沟。尤其在上海这样的医疗高地，护理人员作为患者照护的核心执行者，其DITs使用行为直接关系到医疗数字化转型成效。然而，既往研究多聚焦欧美语境，且存在样本量小、技术类型单一等局限，中国护理人群的DITs接受特征与行为机制仍属未知领域。

为破解这一难题，上海交通大学医学院附属国际和平妇幼保健院的研究团队开展了一项大规模横断面研究。研究者基于经典的技术接受模型(Technology Acceptance Model, TAM)，系统考察了上海地区护理人员对DITs的感知接受度(包括感知有用性PU和感知易用性PEU)、使用意向及实际使用行为的三维关系，并深入分析影响因素与作用机制。该研究论文发表于《BMC Nursing》期刊，为亚洲地区医疗数字化转型提供了重要循证依据。

研究采用多阶段混合方法设计。首先通过文献回顾和专家咨询会议开发结构化问卷，经10名护理人员预测试修订。2021年8-10月采用便利抽样法，从上海13个行政区的20家医院（组织层面应答率76.92%）招募1421名护理人员，最终纳入1395份有效问卷。测量工具包含：8项TAM维度指标（5级Likert量表，Cronbach's α=0.98），使用意向（"非常愿意/愿意"视为阳性）和使用频率（"非常多/多"视为高频使用者）单项评估。通过多元线性回归、logistic回归和Bootstrap法中介分析（1000次重复抽样）探究影响因素及作用路径，所有模型均控制年龄、学历、职称等协变量。

研究结果揭示三个关键发现。在感知接受度方面，所有PU和PEU条目获得超50%积极评价，总体均分29.91±6.66（范围8-40）。年龄每增加1岁PEU降低0.10分（p=0.008），本科学历者较中专学历者低2.87分（p=0.037），而接受院内、院校或院外培训者分别提高3.67、1.91和1.58分（均p<0.05）。在使用意向方面，78.9%存在使用意向，其中持证护士和副主任护师的意向分别是初级护士的2.47倍（95%CI 1.39-4.38）和10.76倍（1.46-79.56），工作年限每增加1年意向降低3%（p=0.013）。在实际使用行为方面，仅44.9%为高频使用者，本科及大专学历者使用率较中专组降低69%（p<0.05），三级医院使用者是二级医院的1.84-2.02倍（p<0.05），专科医院使用者较综合医院高35%（p=0.038）。中介分析显示，使用意向在感知接受度与高频使用间起部分中介作用，中介效应占比42.6%（95%CI 10.3%-60.4%）。

值得注意的是，护理人员反馈的三大应用障碍颇具现实意义：网络连接差（59.7%）、硬件不足（51.5%）和系统不兼容（41.7%）。这些发现与TAM理论框架高度吻合，说明技术接受不仅取决于个体心理因素，更受制于组织级基础设施支持。研究同时发现学历与使用行为的负相关现象，推测高学历群体可能因临床任务繁重导致技术应用时间不足，或对DITs有更高期待而产生评价偏差。

该研究的结论部分深刻指出，上海护理人员虽对DITs持积极态度，但存在显著的"认知-行为"差距。培训干预可显著提升技术接受度，但需配套硬件升级和系统优化。研究创新性地量化了意向中介效应，为制定精准干预策略提供理论依据。作者建议：将DITs培训纳入继续医学教育学分体系，建立"护理人员-技术开发者"协同设计机制，优先改善基层医院数字基础设施。这些发现对正处于医疗数字化转型关键期的中国具有特殊政策价值，也为全球中低收入地区的数字医疗推广提供了可借鉴的实证模式。

研究局限性包括未测量工作负荷、疫情期间数据采集可能产生的偏倚等。未来研究可采用纵向设计追踪技术接受度演变轨迹，并探索组织文化等宏观因素的影响机制。该成果标志着中国护理信息化研究进入深水区，为构建"以人为中心"的智慧医疗体系奠定了重要科学基础。