基于扩展的UTAUT理论的糖尿病管理应用程序使用意愿的影响因素：基于网络的调查外文翻译资料

基于扩展的UTAUT理论的糖尿病管理应用程序使用意愿的影响因素：基于网络的调查

摘要：背景：糖尿病在全世界造成沉重的社会和经济负担。糖尿病管理应用程序显示出糖尿病自我管理的巨大潜力。然而，糖尿病患者采用糖尿病管理应用程序的行为较少。影响患者使用这些应用程序的因素尚不清楚。了解患者的行为意愿是支持糖尿病管理应用程序使用发展和提高的必要条件。目的：本研究旨在基于一个整合的理论模型，确定患者使用糖尿病管理应用的意愿的决定因素。方法：我们的研究模型是在技术采纳与利用整合理论模型（UTAUT）的基础上发展起来的。2019年4月20日至5月20日，对熟悉糖尿病管理应用程序的中国成人糖尿病患者使用基于网络的调查工具问卷星进行了调查。采用结构方程模型对数据进行分析。结果：共有746名参与者符合纳入标准完成调查。拟合指数表明，所收集的数据与研究模型吻合程度较好。该模型解释了62.6%的绩效期望变异，57.1%的行为意愿变异。绩效期望和社会影响对行为意愿的总影响最大（beta;=0.482；P=0.001）。绩效期望（beta;=0.482；P=0.001）、社会影响（beta;=0.223；P=0.003）、促成因素（beta;=0.17；P=0.006）、感知疾病威胁（beta;=0.073；P=0.005）和感知隐私风险（beta;=-0.073；P=0.012）对行为意愿有直接影响。此外，社会影响、努力期望和促成因素对行为意愿有由绩效预期介导的间接影响。社会影响在三个构念中的间接效应最高（beta;=0.259；P=0.001）。结论：绩效预期和社会影响是影响使用糖尿病管理应用程序意愿的最重要因素。医疗科技公司应促进应用程序的使用，并通过研究为应用程序的有效性提供临床证据，这有将有利于应用程序的推广。促成因素和感知隐私风险也会影响行为意愿。因此，有必要改善促成因素和提供牢固的隐私保护。我们的研究支持使用UTAUT模型来解释病人使用糖尿病管理应用程序的意愿。还应考虑到与背景有关的决定因素。

关键词：糖尿病；移动应用；综述；结构方程建模；中国

1 引言

1.1 背景

糖尿病在全世界造成沉重的社会和经济负担。据估计，2017年全球成年糖尿病患者人数为4.51亿人，预计到2045年这一数字将增加到6.93亿。2017年，近500万成年人死于糖尿病。根据一项2013年全国调查，中国糖尿病患病率估计为10.9%，代表中国超过1亿成年人患病。最佳血糖控制可预防糖尿病相关并发症。然而，在中国，只有不到一半的糖尿病患者有合适的血糖控制。血糖控制不善会导致各种危及生命的并发症，如失明、肾功能衰竭、中风和心肌梗死。2015年全球糖尿病的估计治疗成本高达1.31万亿美元。

糖尿病自我管理教育和支持对糖尿病管理至关重要。然而，在中国大医院的医生工作超负荷，在门诊部与每名患者花费的时间非常有限，通常少于3分钟。糖尿病患者在如此短的时间内很少接受糖尿病教育。大多数血糖控制不佳的患者缺乏糖尿病相关知识和自我护理实践。此外，由于我国医疗资源的不平衡，偏远农村地区的病人到大医院就医不方便。因此，农村地区的糖尿病患者死亡率较高。

糖尿病管理应用程序使患者能够随时随地记录他们的血糖，接收与糖尿病相关的信息，并与卫生服务提供者和同龄人进行交流。这些应用显示了糖尿病自我管理具有发展前景的潜力。几项研究表明，使用糖尿病管理应用程序具有许多益处诸如降低糖化血红蛋白，减少孤独感，降低低血糖恐惧和提高行为分数等。然而，调查显示，糖尿病患者对糖尿病管理应用程序的使用程度很低。在2014年美国的一项调查中，拉丁裔糖尿病患者糖尿病管理应用程序的使用率约为3.6%。在澳大利亚，报道有8%的2型糖尿病患者使用了糖尿病管理应用程序。我们以前的基于网络的调查也显示了相同的模式，只有10.8%的2型糖尿病患者使用了糖尿病管理应用；这些结果与在新西兰进行的一项调查的结果相似。

技术的实际使用通常由其使用的意愿来决定。了解影响患者使用意愿的因素将有助于制造商进一步改进糖尿病管理应用程序的设计，并促进其使用。然而，影响患者使用糖尿病管理应用程序意愿的因素还不清楚。有几项研究应用了总括理论模型，以了解移动医疗（MHealth）服务或卫生信息技术使用意愿的决定因素。然而，必须为不同的技术和不同的使用群体确定和测试一个理论模型，以提供与环境相关的技术采用的理解。糖尿病管理应用程序具有独特的功能，同时糖尿病患者也有其独特的特点。因此，基于整合理论模型对影响糖尿病患者使用糖尿病管理应用程序意愿的因素进行分析是有必要的。据我们所知，相关的理论模型尚未应用于糖尿病管理应用领域。

1.2 理论背景

Venkatesh等人将以下八种理论整合起来形成UTAUT模型（表1）：技术接受模型（TAM）、理性行为理论（TRA）、动机模型（MM）、计划行为理论（TPB）、复合TAM与TPB模型（C-TAM-TPB）、PC使用模型（MPCU）、创新扩散理论（IDT）、社会认知理论（SCT）。他们发现UTAUT模型的解释力超过了这8种模型。UTAUT模型是信息技术中最常用的理论模型，已广泛应用于许多领域，比如电子卫生服务、电子病历系统和其他与健康有关的信息技术。按照UTAUT，绩效期望、努力期望和社会影响是行为意愿的核心决定因素，而促成因素和行为意愿是使用行为的直接决定因素。绩效期望和努力期望等价于创新理论扩散的相对优势和复杂性。Venkatesh在消费者信息技术背景下提出了更新的UTAUT 2模型，并发现了促成因素与行为意愿之间的直接联系。这个新模式包含了三种新构念：愉悦动机、价格价值和习惯。然而，患者不使用糖尿病管理应用程序来达到享受的目的。此外，Tavares和Oliveira关于电子病历病人门户的研究没有找到愉悦动机与行为意愿的关系。糖尿病管理应用程序免费提供给用户，在中国代表着一种相对较新的技术；因此，我们没有整合UTAUT 2的新结构。

表1 技术接受理论概要

1.3 研究假设

绩效期望，与TAM中感知有用性相似，定义为使用一项特定技术给用户带来益处的程度。一些研究表明，绩效期望是决定使用卫生信息技术意愿的主要因素。总体而言，患者倾向于使用有益于患者的电子健康工具。因此，我们提出以下假设：

H1：绩效期望正向影响患者使用糖尿病管理应用程序的行为意愿。

努力期望定义为一项特定技术的易用性程度。如果患者发现移动医疗技术易于使用，他们就会有更高的意愿去使用它。这一假设已在许多研究中得到验证，特别是在老年人中。因此，我们提出以下假设：

H2：努力期望正向影响患者使用糖尿病管理应用程序的行为意愿。

Alaiad关于家庭卫生保健机器人的研究发现，努力期望是绩效期望的一个强有力的决定因素，同时，Cimperman等人家庭远程医疗服务接受行为研究也发现了这种关联。其他几项研究也揭示绩效期望是通过努力期望来预测的。如果病人发现一种技术很容易使用，他们可能会发现它是有用的。因此，我们提出以下假设：

H3：努力期望正向影响绩效期望。

促成因素是指消费者对支持使用某一特定技术的现有资源的认识。虽然最初的UTAUT模型没有显示出促成因素与行为意愿之间的直接关联（显示了促进条件与使用之间的关联），UTAUT 2和其他几项关于消费者环境的研究证明了这种关系。为每个移动应用程序消费者提供的促成因素可以在不同的移动设备和网络访问级别上有很大差异。因此，我们提出以下假设：

H4：促成因素正向影响患者使用糖尿病管理应用程序的行为意愿。

在Rho等人的关于糖尿病管理的远程医疗研究中表明，促成因素对行为意愿有间接影响，以绩效期望为介导。其他研究也表明促成因素能够影响绩效期望。因此，我们提出以下假设：

H5：促成因素正向影响绩效期望。

社会影响定义为人们认为对于他们很重要的人或者能影响他们行为的人认为他们应该使用特定技术的程度，这与TAM中的主观规范是一致的。关于健康信息技术的研究表明社会影响影响行为意愿。在卫生保健的环境下，病人的采纳健康行为的意愿往往能被医生，有相同疾病的同龄人以及家庭成员所影响。因此，我们提出以下假设：

H6：社会影响正向影响患者使用糖尿病管理应用程序的行为意愿。

一项基于网络的交互式自我管理技术揭示，社会影响通过感知有用性的介导影响间接影响行为意愿。由于医生被认为权威专家，患者的卫生保健工具感知有用性常常被医生建议所影响。因此，我们提出以下假设：

H7：社会影响正向影响绩效期望。

背景定义为一项技术运用的环境，它可能影响个体的行为意愿。UTAUT模型不是从健康信息技术消费者环境中产生的。根据健康信念模型，个人将不会采取与健康有关的行动，除非他们感到易受疾病的影响或感受到疾病的严重性。这个模型被广泛运用与预测健康行为意愿。拥有较高的感知疾病威胁的个体有较高的使用移动医疗应用程序动机。在这项研究中，感知疾病威胁（PDT）指的是患者对高血糖状况的知晓和对其潜在后果的关注。因此，我们提出以下假设：

H8：感知疾病风险正向影响患者使用糖尿病管理应用程序的行为意愿。

Ahadzadeh等人的一项研究发现感知疾病威胁和健康意识影响健康相关互联网的感知有用性，以及Dou等人关于高血压管理移动应用程序的一项研究发现感知疾病威胁对感知有用性有显著的正向影响。因此，我们提出以下假设：

H9：感知疾病威胁正向影响绩效期望。

尽管移动医疗服务可以提高医疗质量和用户的生活质量，但也会产生安全和隐私问题。移动医疗应用程序可能存在的风险包括信息泄漏和盗窃。消费者可能希望使用移动医疗服务，但可能不愿透露其个人信息。我们定义了感知隐私风险是指患者在使用移动应用程序后对个人信息缺乏控制的感觉，这与真正的隐私风险不一致。研究表明隐私风险对患者使用移动医疗服务意愿有负面影响。因此，我们提出以下假设：

H10：感知隐私风险负向影响患者使用糖尿病管理应用程序的行为意愿。

在研究模型中总结了10个研究假设（图一）。

Constructs from UTAUT

图1 研究模型-UTAUT：技术接受与使用的统一理论

2 方法

2.1 测量工具设计

所有调查项目均采用以往有关卫生信息技术的研究。问卷题目（表

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