媒体丰富度如何影响远程医疗的持续采用？：通过引入远程医疗模式和以患者为中心的护理理念来扩展技术接受模型

《Patient Education and Counseling》：How does media richness affect continued telehealth adoption?: Extending Technology Acceptance Model with telehealth modality and patient-centered care

　　

吴奇薇·卢娜

德克萨斯理工大学媒体与传播学院传播研究系 3003第15街，卢博克，德克萨斯州79409

摘要

背景

远程医疗模式受到数字接入、保险覆盖范围和患者选择的影响。然而，关于这些模式如何影响患者体验以及提供者沟通如何影响这一过程的知识却很少。

目的

本研究探讨了媒介丰富度对远程医疗采用的影响，以及以患者为中心的沟通（PCC）在这种关系中的作用。

方法

样本来自2024年健康信息国家趋势调查（HINTS）。样本包括过去一年内使用过远程医疗的成年患者（N = 2514）。远程医疗模式（电话/视频/混合咨询）是预测变量。患者的感知有用性和易用性是中介变量。PCC是调节变量。未来使用远程医疗的意向是因变量。Hayes PROCESS Model 59测试了一个完全调节的中介模型。

结果

与仅通过电话的咨询相比，视频（? =.50, p =.01）和混合咨询（? =.81, p <.01）更能够预测出对远程医疗的积极态度。视频会诊（? =.50, p =.02）与更高的感知易用性相关。远程医疗用户体验完全中介了模式与未来意向之间的关系；PCC调节了模式与感知远程医疗有用性之间的路径。该模型解释了因变量（未来使用意向）30%的变异。

结论

由于更丰富的媒介在提升患者体验方面表现出优势，因此媒介丰富度是患者持续接受远程医疗的重要因素。尽管PCC总体上增强了远程医疗体验，但基于视频的护理可能无法完全弥补面对面交流的缺失。高质量的技术辅助沟通对于最大化远程医疗的收益至关重要。

章节摘录

理论框架：将TAM与媒介丰富度联系起来

作为最常用于解释远程医疗采用情况的模型，TAM模型认为技术采用是感知有用性和易用性的函数[5]。虽然TAM最初是为了解释初始采用情况而开发的，但它已被广泛应用于研究长期采用中的持续技术使用，包括移动健康应用程序[14]、[15]、[16]和数字健康可穿戴设备[17]。感知有用性和易用性是影响技术采用的价值因素

PCC的调节效应

远程医疗技术的功能并不能单独决定患者是否采用远程医疗[8]。相反，在COVID-19疫情期间，积极的医疗体验在患者后续是否继续使用远程医疗方面起着重要作用[8]。通过提供可理解的信息、建立治愈关系、共同决策、管理不确定性、回应情绪以及促进患者自我管理，PCC可以为远程医疗创造一个有利的环境

研究设计与数据来源

本研究使用了2024年健康信息国家趋势调查（HINTS）的第7轮数据，收集时间为2024年3月25日至9月16日。HINTS是由美国国家癌症研究所（NCI）定期进行的全国代表性调查，用于评估美国非机构化成人对健康的认知、知识和行为。HINTS 7共收集了7,278名参与者的数据。本研究的样本为2,514名成年患者

描述性分析

单变量分析显示，样本患者主要为女性（N = 1515，60.3%）、白人（N = 1627，64.7%）、接受过某种程度以上教育的（N = 1912，76.1%）、并且有保险覆盖（N = 2286，90.9%）。大多数患者表示仅通过视频方式使用远程医疗（N = 1167，46.4%；见表1）。约10%的患者表示不太愿意或完全不愿意再次使用远程医疗（N = 250）。

双变量分析显示，因变量（继续使用远程医疗的意向）受到...

讨论

鉴于COVID-19之后远程医疗使用的下降[2]、[7]，本研究探讨了影响远程医疗患者持续使用远程医疗的因素。研究重点关注远程医疗模式与持续采用之间的关系，并探讨了PCC在此过程中的作用。从媒介丰富度的角度扩展TAM模型后发现，更丰富（如视频会议）和更灵活（如混合形式）的模式间接预测了更强的...

结论

先前的研究记录了疫情后远程医疗使用的下降，将其归因于结构性因素（如数字基础设施[41]）和患者特征（如人口统计、数字素养、健康状况[2]、[7]）。鉴于以往对患者咨询和用户体验作用的关注不足，本研究探讨了远程医疗模式和PCC如何影响远程医疗的持续采用。研究结果表明，更丰富和更灵活的模式...

资金声明

本研究未获得公共部门、商业部门或非营利部门的任何特定资助。

利益声明

无

数据声明

本研究使用的数据来自美国国家癌症研究所的健康信息国家趋势调查（HINTS）的第7轮。当前研究分析的数据集可访问地址为：https://hints.cancer.gov/。

CRediT作者贡献声明

**吴奇薇·卢娜**：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、监督、软件使用、资源准备、项目管理、方法论设计、调查实施、数据分析、概念构建。

利益冲突声明

作者声明与本研究、作者身份及/或文章发表不存在任何潜在的利益冲突。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。