《DIGITAL HEALTH》：Digital technology acceptance in telehealth services among healthcare professionals in Türkiye: Testing an extended UTAUT model in a mixed methods study
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摘要
目的：本研究采用收敛混合方法设计（convergent mixed-methods design），探讨与医疗保健专业人员接受和采用远程医疗技术相关的因素。研究人员将技术接受与使用统一理论模型（UTAUT）扩展至包含信任（trust）、感知数据隐私（p
摘要
目的：本研究采用收敛混合方法设计（convergent mixed-methods design），探讨与医疗保健专业人员接受和采用远程医疗技术相关的因素。研究人员将技术接受与使用统一理论模型（UTAUT）扩展至包含信任（trust）、感知数据隐私（perceived data privacy）、感知组织支持（perceived organisational support）和积极技术压力（技术正压力，techno-eustress）四个构念；并通过对83份自由文本回答的主题分析（thematic analysis）探索相关经验。
方法：研究人员于2025年5月至10月期间，在土耳其萨卡里亚省（Sakarya）公立和私立医院开展了一项单次横断面调查（横断面问卷调研），从636名临床医疗保健工作者中同时收集定量与定性数据（QUAN + qual；定量优先，嵌入定性分支）。定量分析涉及偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）、两部分障碍模型（two-part hurdle model）、人工神经网络（artificial neural networks, ANN）、多组分析（multi-group analysis）和重要性–绩效映射分析（importance-performance map analysis, IPMA）。定性数据采用布劳恩和克拉克（Braun and Clarke）分析方法，将120个编码单元归纳为27个主题。研究结果通过联合展示（joint display）进行整合。
结果：结构模型解释了使用满意度（usage satisfaction）72.7%的方差和行为意向（behavioural intention）68.0%的方差。积极技术压力（techno-eustress）与使用满意度和行为意向的关联均最强。尽管感知数据隐私与行为意向之间存在正向零阶相关（r = 0.486），但结构模型显示二者为负向关联；这一结果被初步解释为由构念间高相关产生的抑制效应（suppression effect），而非真实的隐私悖论（privacy paradox）。障碍模型表明，采用行为（adoption）与绩效期望、促进条件和满意度相关，而使用强度（usage intensity）仅与积极技术压力相关。定性研究中，可及性（accessibility）是最强的积极主题，而基础设施不足（infrastructure inadequacy）是最突出的担忧。定量与定性两个分支的整合结果总体上表现为确认（confirmatory）和扩展（expansive）效应。
结论：促进因素（信任、基础设施投资、聚焦技术正压力的培训、透明的隐私管理以及混合分诊实践）可能对提高远程医疗的采用率至关重要。由于研究设计为横断面，且样本仅取自单一省份，所报告的关系均为关联性关系，其可推广性有限。
论文解读文章
远程医疗作为数字健康转型的重要组成部分，在新冠疫情后日益成为常规临床实践的组成部分。然而，技术基础设施的存在并不等同于医疗保健专业人员会实际采用这些系统。现有文献指出，临床环境中技术的可获得性与实际使用之间存在显著差距。理解这一差距对于制定循证策略至关重要。以往研究多依赖定量数据，难以捕捉临床医生深层的关切，例如体格检查的必要性或诊疗过程“去人性化”的隐忧。此外，许多研究将使用行为视为单维变量，忽略了大量从未使用过远程医疗工具的“零膨胀”现象。从理论层面看，技术引发的压力并非全然消极，而可能被视为发展机遇（即技术正压力，techno-eustress），这一视角在健康信息学中尚未得到充分检验。为弥补上述不足，研究人员采用收敛混合方法设计（convergent mixed-methods design），以定量研究为主、嵌入定性分支，扩展了UTAUT模型（统一技术接受与使用理论），将信任（Trust, TR）、感知数据隐私（Perceived Data Privacy, PP）、感知组织支持（Perceived Organisational Support, POS）和技术正压力（Techno-Eustress, TS）纳入其中，系统考察了医疗保健专业人员对远程医疗技术的接受与采用过程。
研究人员在土耳其萨卡里亚省（Sakarya）的公立和私立医院中，采用便利抽样方法，于2025年5月至10月期间收集了636名临床医疗保健工作者的横断面问卷数据。定量分析采用偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）作为主要方法，辅以两部分障碍模型（hurdle model）将采用决策与使用强度分开建模，使用人工神经网络（ANN）检验潜在非线性关系并交叉验证预测因子重要性，通过多组分析（PLS-MGA）考察不同亚组间的路径差异，并使用重要性–绩效映射分析（IPMA）将统计结果转化为管理优先事项。定性数据来自同一问卷中的一道开放式问题，83名参与者提供了自由文本回答，研究人员遵循布劳恩和克拉克（Braun and Clarke）六阶段主题分析程序进行人工编码，共识别出120个编码单元，归为27个主题。最后通过联合展示（joint display）对定量和定性结果进行整合，评估其一致性、扩展性和不一致性。
研究结果部分可归纳如下。样本特征（4.1 Sample Profile）：分析样本为636名临床医护人员，其中59.6%为女性，47.0%年龄在25–34岁之间；45.3%为医生，54.7%为其他医疗专业人员；值得注意的是，仅27.0%目前正在使用远程医疗服务，这为障碍模型处理零膨胀问题提供了依据。描述性统计（4.2 Descriptive Statistics）：各构念均值处于3.18至3.72之间，技术正压力（M = 3.64）得分较高，行为意向（M = 3.72）最高。测量模型、区分效度与共同方法偏差（4.3 Measurement Model, Discriminant Validity and Common Method Bias）：测量模型各项指标良好，组合信度（CR）介于0.871至0.970，平均方差提取量（AVE）介于0.628至0.915，Fornell-Larcker标准全部满足，HTMT均低于0.90；共同方法偏差经三项检验（Harman单因子方差53.2%、Lindell-Whitney标记法、Kock全共线性VIF = 3.78）判定不致影响结论。结构模型结果（4.4 Structural Model Results）：模型解释了满意度（SAT）72.7%和行为意向（BI）68.0%的方差；技术正压力是两者的最强关联因素（SAT: β = 0.466, f2 = 0.304; BI: β = 0.393, f2 = 0.185）；促进条件和组织支持与满意度正相关；绩效期望、促进条件和信任与行为意向正相关；感知数据隐私与行为意向呈负向关联（β = ?0.124），但鉴于零阶相关为正（r = 0.486）且与信任高度相关（r = 0.770），诊断分析将其解释为净抑制效应，而非真实的隐私悖论；满意度和行为意向均与使用行为正相关（β = 0.152和β = 0.227）。稳健性检验（4.5 Robustness: Higher-Order Construct Model）：高阶构念模型解释力损失极小（ΔR2 SAT = ?0.003；ΔR2 BI = ?0.009），结论不变。两部分障碍模型（4.6 Two-Part Hurdle Model）：采用决策与满意度（OR = 1.758）、绩效期望（OR = 1.761）和促进条件（OR = 1.534）正相关，与组织支持负相关（OR = 0.641）；使用强度仅与技术正压力正相关（β = 0.438）、与满意度负相关（β = ?0.276）。中介、非线性、多组差异与IPMA（4.7 Mediation, Non-linearity (ANN), Group Differences (MGA) and IPMA）：中介分析显示16条特定间接效应中有7条显著；ANN结果与PLS-SEM基本一致，技术正压力在两个结果中的重要性均居首位（SAT: 40.5%；BI: 29.1%），且交叉验证中ReLU网络较线性基准模型有7–8%的预测误差改善，提示存在轻微非线性；多组分析显示经验分组调节FC→SAT和EE→BI，用户状态调节PP→BI；IPMA建议将促进条件和信任列为“重点改进”区域。定性发现（4.8 Qualitative Findings: Thematic Content Analysis）：83份自由文本回答产生了120个编码单元和27个主题，积极主题占59.2%，消极/关切主题占30.0%，中性陈述占10.8%；“可及性及消除地理障碍”是最常见积极主题（f = 14）， “基础设施不足”是最突出关切（f = 8），另有数据安全、体格检查需求、去人性化担忧等主题浮现。整合分析（4.9 Integration: Joint Display Analysis）：联合展示识别出12个主题区，其中确认占41.7%、扩展占50.0%、不一致占8.3%；元推断包括技术正压力在统计和现象学层面的核心地位、基础设施投资的最高政策优先级、定量模型未捕捉到的六个扩展领域（体格检查、去人性化、疫情防控、数字鸿沟、成本–投资张力、实践培训）、以及信任结构在认知与情感维度上的分离。
讨论部分总结了研究对远程医疗采用过程的多维理解。技术正压力成为满意度与意向的最强关联变量，提示技术培训可以更多呈现为智力挑战而非负担。绩效期望与采用决策正相关，但定性数据揭示了可及性–数字鸿沟悖论，即老年人或低数字素养患者可能被排斥。基础设施不足在定量与定性数据中共同指向投资优先性。感知数据隐私的负向结构系数被仔细解读为统计抑制效应而非实质性障碍，通过信任的间接效应为正，说明隐私保障通过信任对意向产生积极作用。组织支持与满意度正相关、但与采用决策负相关，并被中介分析确认为竞争中介（competitive mediation），这可能反映了组织支持在具体化为可操作培训之前未必转化为采纳动力。定性扩展发现体格检查必要性和去人性化关切是超越UTAUT模型的重要维度，提示远程医疗实施需要循证分诊协议以维护专业身份和人性化关怀。研究结论强调，远程医疗的成功不仅依赖于技术基础设施，更有赖于一种综合管理方式，它需要保护专业自主性、保留人际联系，并将技术呈现为一种发展工具。鉴于横断面设计和单一省份样本，上述发现应视为关联性证据，可推广性受限，未来需多中心纵向研究和双视角（医护人员与患者）样本加以验证。
