香港长新冠患者对多组件自我管理平台使用意愿的混合方法研究：基于Meta-UTAUT框架的行为分析

为解决长新冠(Long COVID-19)患者自我管理支持需求，香港研究人员开发了包含智能手机应用、网站和CRM(客户关系管理)消息系统的多组件平台，并基于Meta-UTAUT框架通过混合方法评估用户使用意愿。研究发现绩效期望、努力期望等6大行为属性显著影响80%以上用户的使用意向，且年龄、教育程度等因素与特定属性显著相关。该研究为优化数字健康干预提供了文化适应性方案，尤其对老年群体消除数字壁垒具有实践意义。

　　

长新冠(Long COVID-19)作为SARS-CoV-2感染后的慢性后遗症，全球约半数患者面临疲劳、呼吸困难等症状导致的生活质量下降。香港作为高密度城市，2023年长新冠患病率达51.9%，但传统医疗资源难以满足持续康复需求。尽管英国NICE(国家健康与护理卓越研究院)推荐支持性自我管理(Self-management)作为核心干预手段，但文化差异和数字鸿沟限制了国际方案在华人社区的适用性。

为填补这一空白，香港中文大学的研究团队开发了首个针对香港长新冠患者的本土化多组件平台，整合智能手机应用、网站和基于WhatsApp的CRM(客户关系管理)消息系统。该平台不仅翻译了英国NHS Wales的"COVID Recovery App"内容，还新增40个中医视频，形成130个症状管理资源库。为探究用户接受度，团队采用混合方法：先通过45名用户的半结构化访谈识别关键行为属性，再对326名用户进行横断面调查验证Meta-UTAUT框架的适用性。

研究方法包含三个关键技术：(1)基于Meta-UTAUT理论设计访谈提纲，该框架整合了原始UTAUT的4个核心属性和6个扩展属性；(2)采用定向内容分析(Directed content analysis)和主题分析(Thematic analysis)处理访谈数据，使用ATLAS.ti 7.11软件进行编码；(3)通过多变量逻辑回归(Multivariate logistic regressions)分析人口统计学特征与行为属性的关联，计算调整后比值比(AOR)和95%置信区间(CI)。

研究结果揭示：
性能期望(Performance expectancy)：84.4%用户认可平台对康复的帮助，特别是情绪支持(+2强度评分)和中医资源获取。一位60岁女性用户反馈："医生的解释消除了我的恐慌...听完就觉得康复了一半"。但多次感染患者(AOR=0.536)和早期感染者(AOR=0.685)的认可度显著降低。

努力期望(Effort expectancy)：CRM消息系统因无需注册获得+2评分，但应用导航困难被评-2分。高龄用户(>60岁)使用网站的辅助条件(Facilitating conditions)认可度随年龄每增1岁下降3.5%(AOR=0.965)。

社会影响(Social influence)：香港赛马会(CUHK/HKJC)的机构信誉使89.9%用户信任平台。高学历者(AOR=1.847)和在职者(AOR=11.167)更易受社会因素影响。

信息安全(Perceived information security)：90.2%网站用户信任内容安全性，高学历者对APP(AOR=1.625)和CRM(AOR=1.510)的安全信心更强。

感知乐趣(Perceived enjoyment)：76.1%用户享受CRM互动，但高龄用户每增1岁乐趣度下降3%(AOR=0.970)。

讨论部分指出，该研究首次在亚洲验证Meta-UTAUT框架对长新冠数字干预的适用性，发现CRM消息系统能突破传统数字健康(Digital health)的"安装-注册"壁垒，特别适合WhatsApp普及率达92%的香港。针对老年群体，建议增加语音导航和人工客服；对高学历用户则可开发深度知识库。局限性包括未纳入退出用户数据，且未验证框架的信效度。

该成果发表于《Scientific Reports》，为长新冠的全球管理提供了文化适应性的数字方案。未来研究可结合经济评估，比较该平台与传统康复项目的成本效益，为公共卫生决策提供依据。作者团队强调，在慢性病管理中，技术易用性比功能丰富度更能决定用户留存，这对设计老年友好型健康信息技术(Health IT)具有普遍启示。