预测数字健康技术的采纳情况：意图与预期之间的差距

《Evaluation and Program Planning》：Forecasting the adoption of digital health technologies: The intention-expectation gap

本研究通过跨-sectional调查679名参与者，发现远程患者管理工具（RPMTS）的意图-期望差距可作为采纳潜力预测指标，其中行为期望比意图更可靠。研究基于整合健康信念模型，揭示智能手机所有权、自我效能感等影响期望，而传统技术接受模型（如UTAUT）的意图预测存在局限性。建议通过教育干预缩小差距，提升技术采纳率。

　　在当前数字化转型加速的背景下，医疗健康领域的技术应用正日益成为推动传统医疗体系变革的重要力量。然而，这些技术的实际价值和影响往往不仅体现在其采购或内部设计阶段，而更多地体现在其实施、采纳、扩展和持续使用的过程中。研究者指出，对于未来健康技术的采纳和使用潜力的预测仍是一个极具挑战性的任务，尤其是在这些技术尚未被广泛采用或验证之前。因此，如何在技术设计和采购前准确评估其可能的采纳率和使用率，成为相关研究和实践的关键问题。

本文通过一项横断面现场调查，对679名参与者进行了研究，旨在探讨“意图-期望差距”作为数字健康技术（DHT）采纳潜力的早期指标。研究发现，行为期望在预测DHT的采纳和使用方面比行为意图更为有效。这表明，行为意图虽然可以反映个体的初步意愿，但其实际转化为行为的能力有限，而行为期望则更能反映个体对行为可能性的真实判断。此外，研究还指出，意图-期望差距越大，技术采纳的可能性越低，因此，通过宣传和教育活动来缩小这一差距，可以有效避免后续的意图-行为差距，从而提升技术的实际应用效果。

数字健康技术，特别是辅助型数字健康技术（ADHT），正在全球范围内得到广泛应用。这些技术不仅能够提高医疗服务的可及性和质量，还能够改善医疗结果，尤其是在发展中国家。然而，ADHT的采纳和使用仍面临诸多挑战，其中一个重要问题是预测其未来潜力的难度。传统的技术采纳模型，如统一技术接受与使用理论（UTAUT）、技术接受模型（TAM）、计划行为理论（TPB）和合理行动理论（TRA），通常依赖于行为意图来预测技术的采纳可能性。然而，许多学者对此提出了质疑，认为行为意图并不总是能准确反映实际行为，这被称为“意图-行为差距”。因此，研究者提出，应将注意力转向“意图-期望差距”，以便在技术设计和采购之前进行更有效的预测。

为了验证这一假设，本文采用了一种基于健康信念模型（HBM）的调查框架，并结合统计分析方法，对三个相邻城镇的居民进行了调查。调查结果显示，Bapong地区的居民在行为期望方面表现出显著的高值，但在行为意图方面却相对较低，这表明该地区居民可能尚未充分了解ADHT的实际应用价值。相比之下，Ga-Rankuwa和Atteridgeville的居民在行为意图和期望方面均显示出一定的积极性，但整体水平仍然较低。这些结果表明，不同社区对ADHT的采纳意愿存在显著差异，因此需要根据具体情况进行差异化的干预措施。

此外，研究还发现，智能手机的使用能力和相关经验对行为期望具有重要影响。对于行为期望较高的居民，他们通常具备较高的自我效能感，即相信自己有能力使用这些技术。然而，对于行为期望较低的居民，其主要障碍在于对技术的不了解和缺乏实际操作能力。这提示我们在设计和推广ADHT时，不仅要考虑技术本身的实用性，还要重视居民的技术素养和实际操作能力的培养。因此，教育和宣传活动应成为提高ADHT采纳率的重要手段，尤其是在那些对技术了解不足的社区。

研究还探讨了“意图-期望差距”与“意图-行为差距”之间的关系。意图-期望差距的存在可能预示着意图-行为差距的可能性。因此，为了减少这种差距，有必要在技术设计和采购阶段就采取相应的措施，如提供详细的使用说明、开展技术培训和宣传、优化技术界面和功能等。这些措施不仅可以帮助居民更好地理解技术的使用价值，还能够增强他们的实际操作能力，从而缩小意图与行为之间的差距。

从实践角度来看，研究结果为数字健康技术的采纳和推广提供了重要的参考。首先，应重视居民的行为期望，而不仅仅是他们的行为意图。其次，不同社区对技术的接受程度存在差异，因此需要根据具体情况制定差异化的推广策略。第三，技术的采纳不仅依赖于居民的意愿，还受到外部环境因素的影响，如技术成本、基础设施和政策支持等。因此，在技术推广过程中，应综合考虑这些因素，以确保技术能够被广泛采纳和持续使用。

本文的研究方法采用了横断面调查和统计分析，以确保研究结果的科学性和可靠性。通过使用Likert量表和统计检验方法，研究者能够准确测量居民的行为期望和意图，并分析这些变量之间的关系。此外，研究还发现，某些变量，如智能手机的使用能力和自我效能感，对行为期望具有显著影响，而这些变量在预测行为意图方面则作用有限。因此，在设计数字健康技术时，应优先考虑如何提高居民的自我效能感和实际操作能力，以促进技术的采纳和使用。

综上所述，本文的研究为数字健康技术的采纳和推广提供了新的视角和方法。通过分析“意图-期望差距”，研究者揭示了技术采纳过程中可能存在的潜在障碍，并提出了相应的干预措施。这些发现不仅有助于提高数字健康技术的采纳率，还为相关领域的研究和实践提供了重要的理论支持和实证依据。未来的研究可以进一步探讨这一差距在不同技术类型和不同文化背景下的表现，以及如何通过更精细的干预措施来缩小这一差距，从而实现技术的广泛应用和持续使用。