醫學新技術轉化應用的影響因素分析*

——魏 艷 明 堅 李意杰 孫 輝 徐望紅 柯 雄 李君秋 陳英耀*

在新一輪醫藥衛生體制改革不斷深化與社會轉型的特殊時期，醫學新技術正面臨著前所未有的機遇與挑戰。醫學新技術的快速應用，一方面帶來了積極的社會正向效應，另一方面可能對人群健康帶來負面影響。如何保證新技術臨床推廣應用的有效性、安全性和倫理證據的確認，如何處理新技術應用產生的負面效應等，是研究者密切關注的問題。本研究在復習醫學新技術轉化應用研究概況基礎上，系統回顧與總結了目前醫學新技術傳播模式及影響其轉化應用的相關因素。

1 社會發展及經濟因素

1.1 社會制度及經濟發展

在醫療衛生系統，政府管制與市場行為對新技術的接納行為具有重要影響。有研究發現，對于新技術支付限制以及相關規制限制的減少，一定程度上會促進新技術使用[1-2]。醫療保障支付系統改變對于科技含量較高的新技術比科技含量較低的新技術的影響更大，對診斷技術的影響比對救命技術的影響更大。預付制對于降低醫療費用的技術的接納行為具有促進作用，對增加醫療費用的技術的使用具有一定阻礙作用。在社會經濟發展方面，當地經濟發展水平越高，資源越富足，對于新技術的使用意愿越強，會越早接納新技術[3]。

1.2 人口教育水平、增長速度、疾病負擔

受教育水平高的患者，能夠掌握更多的衛生服務信息[4]，對于相關信息的解讀及接納意愿更強，一定程度會促進醫生對新技術的使用。而人口增速越快，對于新技術的需求越強烈；疾病負擔越高，對于新技術的獲取速度也相對更快[5]。

2 醫院因素

2.1 醫院基本情況

醫院規模是影響其開展新技術的關鍵因素。醫院所有權、利益分配、競爭、當地人口增速、患者醫保種類以及醫院是否為附屬醫院等對新技術使用具有不同的影響。有研究指出，與非教學醫院相比，教學醫院更容易接納醫學新技術[6]。究其原因，主要是創新技術在被接納早期往往比常規技術更耗時，使用更不方便，在一定程度上增加了外科醫生的學習成本，導致醫生對新技術產生抗拒行為。基于此，減少醫生的學習成本一定程度上可以促進新技術的接納行為[6]。教學醫院擁有更多的人員開展相關診療行為的教學與培訓，因此促進了醫學新技術的使用行為。目前，多數研究均發現，醫院規模是影響新技術接納行為的最重要因素[7-9]。此外，醫院是否為醫院集團成員、醫院的地理位置、醫院稅收系統、技術能力與權力下放的組織體系以及醫生與管理者之間的關系等均會影響新技術的使用[6,8,10]。

2.2 醫院競爭因素

有研究指出，醫院的市場競爭力增大，即同一地區對于該新技術接納的醫院數量越多，可以促進醫生對于新技術的使用[5,8]。對于醫院競爭的測量指標，大部分研究均采用赫芬達爾—赫希曼指數[11]。其取值范圍從0(表示醫院數量比較多)到1(表示醫院數量僅1家)。

2.3 醫院支持因素

除一般影響新技術使用的因素外，許多新的醫療技術會帶來個人及財政的成本投入，所以其使用可能僅在醫院內部進行。如，單獨的心臟病專家不能建立心臟導管實驗室，并支付其運行所需人力成本。涉及醫院支持的技術主要是大型醫用設備，這些新技術的使用必須依賴于足夠的資金支持[12]，而醫療保險政策一定程度上也會對這些技術的推廣起到一定控制作用。

3 醫生因素

3.1 醫生個人因素

針對醫生個人層面的研究較多，主要涉及醫生職業背景、所在部門，個人人口學特征[13]，醫生對循證依據的態度與信任度[14]，醫生名氣[15]，臨床領導力[16]，醫生使用意愿[17-18]，同事影響力等[19]。多項研究表明，新技術一旦被醫院領導者使用，會對該院其他同行產生重要影響。醫學新技術的采納應用主要通過同行社會影響壓力及社會網絡壓力進行傳播[19-20]。技術接受理論模型的研究表明，醫生社會責任感[21]、醫生個人自我效能[22]、醫生的知識以及對技術的需求[23]均通過醫生感知的有用性與易用性對技術的使用產生影響。醫生的專業也對其感知技術有用性具有調節作用。組織情境因素的研究指出，感知到的技術有效性、易用性，醫院支持，醫生參與程度，醫生自主化及醫患關系對醫生態度具有重要影響，醫院相關培訓則沒有顯著性影響[24]。

3.2 醫生之間的競爭因素

醫生所處環境競爭越激烈，醫生對于新技術的使用意愿越強[8,25]。醫生之間競爭的測量指標，目前多用人均醫師數量。研究認為，醫生數量越多，與同事交流越頻繁，一定程度上促進了新技術的使用。

醫生感知到新技術可以為其帶來的收益是其是否愿意接納新技術的主要影響因素[6]，而患者對于新技術的需求、新技術的有效性及支付制度等會影響醫生感知到的技術帶來的效益[6,26]。患者滿意度一定程度上也會影響醫生對于新技術為其帶來的收益的感知[6]。擁有高比例的按服務收費的患者以及醫院規模較大的醫院，一定程度上會減少使用新技術的成本[6,26]。來自于同事之間的壓力也會影響對新技術的接納與使用情況[27]。

3.3 醫生交流因素

研究發現，與多專業組的醫生相比，在單一的專業組的醫生更容易接納新的手術方式[26]。醫院中創新者對于新技術的接納行為會促進其他醫生的使用行為[6,26]。醫生數量多的醫院及城市醫院更容易接納新技術[6,26]。上述研究結果均表明，醫生對于新技術的使用行為會受到其他醫生的影響[28]。有研究發現，新藥本身的因素，藥師本人的基本信息，同事之間的交流與相互影響，系統的支持等是影響藥師對新藥處方使用的主要因素[29]。

4 技術特性與衛生技術評估證據因素

4.1 技術特性因素

技術效果以及與現有技術的一致性[30]，創新[31]新技術的可獲得性[20]，技術兼容性[32]是影響醫生使用新技術的重要因素，這些因素均通過醫生感知的有用性對醫生最終技術使用產生影響[22]。其中，感知的易用性以及對新技術的信任程度對技術使用會產生正向影響，感知的費用對新技術的使用具有負向影響[32]。

4.2 衛生技術評估證據因素

研究發現，盡管缺乏相應的證據來證明新技術在治療上的有效性，醫院仍然使用這些新技術[5]。在新技術的使用過程中，部分醫學新技術缺乏循證依據但仍被應用于臨床[19]，說明了循證依據在新技術應用方面的尷尬[33-35]。

5 社會網絡因素

醫學新技術通過相應的技術擴散與傳播途徑到達最終的使用機構—醫療機構的過程，存在著正式的技術傳播渠道和非正式的技術擴散渠道。影響醫生的非理性因素—社會網絡研究近年來成為熱點。

年紀大、工作壓力小的醫生更傾向于使用新技術[36]。參與社會活動越多，同時處于多個組織的醫生對于醫院信息系統的接納越早[37]。對于初級衛生保健人員，其越處于社會網絡中的中心位置，治療患者的相關費用越低[38]。與護士、心理治療師及社會工作者相比，臨床醫生在社會網絡中具有更高的平均得分，大于45歲的臨床醫生社會網絡得分較高[39]。對于醫生的社會網絡，大部分網絡是基于同事之間相互影響的社會網絡，且絕大部分網絡是基于解決問題的目的，提供建議的社會網絡相對較少。患者滿意度越高，醫生社會網絡的中心性越高，層級越少[40]。加強醫生之間的合作可以促進社會網絡組織內部的相互關聯，促進組織的密度。組織的社會網絡中心性越高，對組織的行為影響越大，而組織的行為與醫生的滿意度相關[41]。

6 利益相關者推動因素

新技術從研發到最終被臨床應用，許多利益相關者如醫藥企業、行業協會等起到關鍵的推動作用，被認為是很多技術實現轉化的重要推動力。

7 患者因素

技術本身的特點與可獲得性以及醫務人員使用新技術的能力，患者的知識、態度、意愿、滿意度以及技術本身的可持續性對于該技術的使用具有重要影響[42]。患者方面的因素主要涉及患者的客觀病情與主觀要求[34,43-45]以及醫患之間的交流[46]。同時，醫生與患者的潛在利益也是影響新技術投入臨床應用的必要因素。

新技術的使用者或操作者是臨床醫生，但最終作用受體是患者，因此醫生對于新技術的使用會受到患者相關行為的影響，患者最終對于新技術的使用也會受到醫生特性及相關行為的影響，如患者的就診經歷、客觀病情、主觀訴求、參與決策等。

8 小結

醫學新技術傳播渠道和非正式的技術擴散渠道均會對新技術的臨床轉化與應用起到非常重要的作用。同時，從服務提供組織層面而言，技術最終的使用是醫療機構，因此醫療機構的背景以及醫療機構對于新技術的相關支持措施均會影響技術傳播；從服務提供者個體層面而言，最終新技術能否轉化成功，與最終的接納者—臨床醫生密切相關。因此臨床醫生的相關因素以及技術本身的相關因素對最終的技術傳播產生影響。此外，從服務接受者層面而言，患者相關因素也會一定程度上影響醫生對于技術的使用行為。

[1] Packer C, Simpson S, Stevens A. International diffusion of new health technologies: A ten-country analysis of six health technologies[J].International Journal of Technology Assessment in Health Care，2006，22(4)：419-428.

[2] Woodward A, Fyfe M, Handuleh J, et al. Diffusion of e-health innovations in 'post-conflict' settings: a qualitative study on the personal experiences of health workers[J].Hum Resour Health，2014(12): 22.

[3] Romeo A A, Wagner J L, Lee R H. Prospective reimbursement and the diffusion of new technologies in hospitals[J].Journal of Health Economics，1984(3): 1-24.

[4] Grossman M. The human capital model[Z].2000.

[5] Russell L B. Technology in Hospitals: Medical advances and their diffusion[M].Washington, D.C.: The Brookings Institution, 1979.

[6] Dirksen C D, Ament A J H, Go P M N. Diffusion of six surgical endoscopic procedures in the Netherlands. Stimulating and restraining factors[J].Health Policy，1996, 37: 91-104.

[7] Damanpour F. Organizational complexity and innovation: Developing and testing multiple contingency models[J].Management Science，1996, 42(5): 693-716.

[8] Castle N G. Innovation in nursing homes: Which facilities are the early adopters[J].The Gerontologist，2001, 41(2): 167-172.

[9] Greenhalgh T, Robert G, Macfarlane F, et al. Diffusion of innovations in service organizations: Systematic review and recommendations[J].The Milbank Quarterly，2004, 82(4): 581-629.

[10] Champagne F, Denis J L, Pineault R, et al. Structural and political models of analysis of the introduction of an innovation in organizations: the case of the change in method of payment of physicians in long-term care hospitals[J].Health Services Management Review，1991, 4(2): 94-111.

[11] Banta H D. The diffusion of the computed tomography (CT) scanner in the United States[J].International Journal of Health Services，1980, 10(2): 251-269.

[12] C S, M D, R B L. Evolving reimbursement and pricing policies for devices in Europe and the United States should encourage greater value[J].Health Aff (Millwood)，2013, 32(4): 788-796.

[13] B S P, S B R. Reproductive health professionals' adoption of emerging technologies for health promotion[J].Health Informatics J，2014, 20(4): 250-260.

[14] L S. The impact of star physicians on diffusion of a medical technology: the case of laparoscopic gastric bypass surgery[J].J Health Care Finance，2014, 40(3): 67-85.

[15] T I, A G, R C. The impact of clinical leadership on health information technology adoption: systematic review[J]. Int J Med Inform，2014, 83(6): 393-405.

[16] M K, C P F, V M. Transfer and adoption of advanced information technology solutions in resource-poor environments: the case of telemedicine systems adoption in Ethiopia[J].Telemed J E Health，2010, 16(3): 327-343.

[17] M H S, P G. Overcoming barriers to physician adoption of EHRs[J].Healthc Financ Manage，2014, 68(2): 48-52.

[18] C F R, B F, J F. Trends in provision of photodynamic therapy and clinician attitudes: a tracker survey of a new health technology[J].BMC Health Serv Res，2005(5): 34.

[19] Escarce J J. Externalities in hospitals and physician adoption of a new surgical technology: An exploratory analysis[J].Journal of Health Economics，1996(15): 715-734.

[20] Gagnona M, Gastongodinb, Gagnéb C. An adaptation of the theory of interpersonalbehaviour to the study of telemedicine adoptionby physicians[J]. International Journal of Medical Informatics，2003, 71: 103-115.

[21] Rho M J, Choi I Y, Lee J. Predictive factors of telemedicine service acceptance and behavioral intention of physicians[J]. International journal of medical informatics，2014, 83(4): 559-571.

[22] Mohammadhiwa Abdekhoda M A M G. The effects of organizational contextual factors on physicians ’ attitude toward adoption of Electronic Medical Records[J]. Journal of Biomedical Informatics，2015(53): 174-179.

[23] Escarce J J, Bloom B S, Hillman A L, et al. Diffusion of laparoscopic cholecystectomy among general surgeons in the United States[J].Medical，1995, 33(3): 256-271.

[24] Escarce J J. Externalities in hospitals and physician adoption of a new surgical technology: An exploratory analysis[J].Journal of Health Economics，1996, 15: 715-734.

[25] Foy R C, Foot B, Francis J, et al. Trends in provision of photodynamic therapy and clinician attitudes: a tracker survey of a new health technology[J].BMC Health Services Research，2005, 34(5): 1-5.

[26] Rogers E. Diffusion of Innovations[M].New York: Free Press, 2003.

[27] Greenhalgh T, Robert G, Bate P, et al. Diffusion of Innovations in Health Service Organizations: A systematic literature review[M].Maiden,MA: Blackwell Publishing, 2005.

[28] M L S, G K, J A. Factors influencing decision making on therapeutic interventions[J].International journal of technology assessment in health care，2013, 29(3): 331-335.

[29] J P G, Y P. The effects of innovation factors on smartphone adoption among nurses in community hospitals[J].Perspect Health Inf Manag，2010(7): 1b.

[30] Tunga F, Su-Chaochanga, Chouc C. An extension of trust and TAM model with IDT in the adoption of the electronic logistics information system in HIS in the medical industry[J]. international journal of medical informatics，2008, 77(8): 324-335.

[31] Hadorn F, Comte P, Foucault E, et al. Task-shifting Using a Pain Management Protocol in an Emergency Care Service: Nurses' Perception through the Eye of the Rogers's Diffusion of Innovation Theory[J].Pain Manag Nurs，2016, 17(1): 80-87.

[32] B F, R F, U C. Increasing use of a new health technology during the wait for NICE guidance: findings from the third national tracker survey of photodynamic therapy[J].Journal of public health，2004, 26(1): 52-55.

[33] D G, R A, G S. Carbon dioxide monitoring and evidence-based practice - now you see it, now you don't[J].Crit Care，2004, 8(4): 219-221.

[34] Diabetesrayzel Shulman F A M D. Valuing technology: A qualitative interview study with physicians about insulin pump therapy for children with type 1 diabetes[J].Health Policy，2015, 120(1): 64-71.

[35] Anderson J G J S. Computers and clinical judgment: The role of physician networks[J].Social Science & Medicine，1985, 20(10): 969-979.

[36] Anderson J G. Stress and burnout among nurses: A social network approach[J].Journal of Social Behavior & Personality，1991, 7(6): 251-272.

[37] Barnett M L C N. Physician patient-sharing networks and the cost and intensity of care in US hospitals[J].Medical Care，2012, 50(2): 152-160.

[38] Creswick N W J I. Understanding communication networks in the emergency department[J].BMC Health Services Research，2009, 247(9)：:34-36.

[39] Effken J A G S. Using *ORA, a network analysis tool, to assess the relationship of handoffs to quality and safety outcomes[J].Computational Informatics Nursing，2013, 31(1): 36-44.

[40] Fattore G F F S. Social network analysis in primary care: The impact of interactions on prescribing behaviour[J].Health Policy，2009, 92(2-3): 141-148.

[41] A A, F D L, V P. Decision-making preferences and information needs among Greek breast cancer patients[J].Psychooncology，2011, 20(8): 871-879.

[42] D K, A M C, C W. A national survey of health service infrastructure and policy impacts on access to computerised CBT in Scotland[J].BMC Med Inform Decis Mak，2012(12): 102.

[43] C A, J K D, Z K. Early experiences on the feasibility, acceptability, and use of malaria rapid diagnostic tests at peripheral health centres in Uganda-insights into some barriers and facilitators[J].Implement Sci，2012(7): 5.

[44] Anderson R M, Funnell M M. Patient empowerment: reflections on the challenge of fosteringthe adoption of a new paradigm[J].Patient Education and Counseling，2005, 57(5): 153-157.

[45] Xiaojun Zhang,Ping Yu,Jun Yan,et al.Using diffusion of innovation theory to understand the factors impacting patient acceptance and use of consumer e-health innovations: a case study in a primary care clinic[J].BMC Health Services Research,2015,15:71.

[46] Cong Z. Value of Pharmaceutical Innovation: The Access Hffects, Diffusion Process, and Health Effects of New Drugs[D].Pardee RAND Graduate School, 2009.