醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷的編制及信效度分析

陳秀彥，張遠妮，鄧光璞，陳軼戈，張澤浩，許豐，李文源*

互聯網醫療，是指信息通訊技術和移動設備在醫療健康領域中的應用，其具有優化醫療資源配置、提高醫療服務效率、創新醫療服務模式的特性，能夠滿足由人口老齡化趨勢加劇、慢性病發病率上升、健康消費能力提高所帶來日益增長的醫療健康需求［1］。目前，預約掛號、移動支付、在線檢查檢驗結果查詢等的輔助類互聯網醫療已廣泛應用，但涉及疾病咨詢、遠程診療、慢病管理等服務則大眾使用率不高、發展緩慢。醫療行業的高度專業性決定了醫生群體是診療類互聯網醫療的核心資源，如何利用互聯網醫療來促進醫療資源的供需平衡，探索醫生群體對互聯網醫療的使用意愿及其影響因素是關鍵。但檢索國內外文獻發現，探索醫生群體使用互聯網醫療的影響機制的研究仍相對空白［2-8］。基于此，本文擬以整合型科技接受模型（UTAUT模型）和價值接受模型（VAM模型）為理論基礎，編制醫生群體對互聯網醫療使用意愿模型問卷，為進一步研究醫生群體對互聯網醫療使用意愿及其影響因素、促進互聯網醫療的建設提供有效的測量工具。

1 資料與方法

1.1 模型構建及問卷設計

1.1.1 模型構建 UTAUT 模型是學者VENKATESH 等［9］和HOLDEN 等［10］于2003 年將理性行為理論、計劃行為理論、科技接受模型、解構計劃行為理論、動機模型、個人計算機使用模型、創新擴散理論和社會認知理論8 個廣泛用于研究信息技術領域采納和接受行為的理論模型進行整合，且實證研究發現，UTAUT 模型對用戶行為的解釋度超過其他8 個模型，達到70%。為更準確地預測用戶在移動互聯網環境下的自愿消費行為，新加坡KIM 等［11］學者于2007 年基于感知價值理論和科技接受模型提出了VAM 模型，從價值最大化角度解釋了移動互聯網用戶的使用行為。相關研究指出，VAM 在用戶自愿接受信息技術的情況下解釋力強于TAM［12］。因此，本研究以UTAUT 模型和VAM 模型為理論基礎，結合互聯網醫療的特性，保留了UTAUT 模型中績效期望、努力期望、社會影響和促成因素4 個核心變量以及社會影響、促成因素與使用意愿之間的路徑關系，保留了VAM 模型中感知獲益、感知犧牲與感知價值以及感知價值與使用意愿之間的路徑關系，新增用戶個體因素自我效能、個體創新性和感知風險3個變量，并對上述11 個變量進行調整與整合，探索性地提出醫生群體對互聯網醫療使用意愿假設模型，如圖1 所示。

1.1.2 問卷設計 本研究以醫生群體對互聯網醫療使用意愿假設模型為框架，結合國內外相關文獻的研究量表和專家意見，初步確定以感知有用性、感知有效性、感知復雜性、感知風險、感知價值、社會影響、促成因素、個體創新性、自我效能、使用意愿10 個維度為基礎，編制互聯網醫療使用意愿測量表。

圖1 醫生群體對互聯網醫療使用意愿模型Figure 1 Hypothesis model of doctors' intention towards using the Internet-based healthcare delivery model

1.1.2.1 感知獲益 在VAM 模型中，感知獲益是指用戶對特定產品所帶來的獲益的整體評價，用戶對該產品的感知獲益越強，其認為該產品的感知價值越大［11］。而互聯網醫療為醫生帶來的獲益主要體現為工作績效的提高以及提供互聯網醫療服務后產生的額外獲益兩方面。據此，本研究以感知有用性和感知有效性分別反映上述兩方面內容，并列舉相應條目進行測量（見表1）。

1.1.2.2 感知犧牲 KIM 等［11］在關于VAM 模型的研究中表示，用戶的感知犧牲是影響其感知價值的另一因素，而感知犧牲是指用戶為獲得特定產品所需要付出的成本的綜合判斷。在提供互聯網醫療服務過程中，醫生不僅需要付出時間和精力來操作互聯網醫療，還可能需要承擔信息泄露、醫療糾紛或工作負擔增加等風險。據此，本研究將以感知復雜性和感知風險分別反映醫生使用互聯網醫療系統所需要付出的時間精力成本和承擔使用互聯網醫療將可能出現的不良后果，并列舉相應條目進行測量（見表1）。

1.1.2.3 感知價值 KIM等［11］在關于VAM模型的研究中表示，感知價值是用戶對使用特定產品所獲得的收益和需要付出的犧牲之間的綜合評價，是影響用戶使用該產品的重要因素之一，此觀點被國內外多項實證研究所證實［13-14］。因此可推測，只有當醫生認為使用互聯網醫療給其帶來的收益（包括金錢、知名度等）大于其所需要付出的犧牲（時間、精力等）時，才會決定使用互聯網醫療為患者提供醫療服務，反之，則會放棄使用。據此，本研究采用相應條目進行測量（見表1）。

1.1.2.4 社會影響 社會影響是個體感知到他人認為其是否應該使用某項新技術的程度，類似于理性行為理論（TRA）和計劃行為理論（TPB）中的主觀規范，是UTAUT 模型中直接影響使用意愿的因素之一［9］。多項研究分別從電子政務、移動支付、開放教育資源等不同信息技術領域實證了社會影響對用戶使用意愿的影響作用［15-17］。因此可推測，若由外界傳遞所的有關互聯網醫療的信息越充分且越正面，醫生則對其越了解，也將越愿意使用互聯網醫療。據此，本研究采用相應條目進行測量（見表1）。

1.1.2.5 促成因素 促成因素整合了TPB 中的感知行為控制、創新擴散理論（IDT）中的兼容性以及個人計算機使用模型（MPCU）中的促進條件等內涵所提出，主要是指個體感知到組織和技術條件能夠支持其使用某項新技術的程度［9］。因此可推測，在互聯網醫療領域中，醫生用戶使用互聯網醫療時能獲取所需的便利條件（如設備、軟件、網絡等）以及各種支持條件（如同事幫助、在線支持、組織培訓等）越完備，用戶則越愿意使用互聯網醫療。據此，本研究采用相應條目進行測量（見表1）。

1.1.2.6 個體創新性 個體創新性是指用戶關注和嘗試新事物、新技術的主觀傾向［18］。在信息技術采納領域中，研究者發現用戶自身的個體特性也是影響其是否使用新技術的重要因素，而個體創新性是常被用于研究的用戶個體特性之一，相關研究證明個體創新性會影響用戶對新技術的使用意 愿［19-20］。因此，可推測個體創新性越強的醫生，越愿意使用互聯網醫療。據此，本研究采用相應條目進行測量（見表1）。

1.1.2.7 自我效能 自我效能是指人們對自己某種行為能力的自我認知，類似于TPB 中感知行為控制的個體層面［21］。在信息技術采納領域中，自我效能也常被研究者用于探討用戶個體特征與其是否愿意使用某項新技術之間的關系，多項研究發現，用戶的自我效能正向影響其對新技術的使用意愿［20，22］。 因此可推測，那些認為其能獨立運用互聯網醫療以及有能力處理使用時出現的操作問題的醫生，將愿意使用互聯網醫療。據此，本研究采用相應條目進行測量（見表1）。

1.2 納入標準 （1）公立醫院的醫生；（2）自愿接受問卷調查。

1.3 調查對象 2017 年11 月—至2018 年1 月，于廣東省內3 個城市（廣州、深圳、肇慶）各抽取1～2 家公立醫院，采用偶遇抽樣法抽取調查對象進行問卷調查。

1.4 調查方法 調查問卷以初步編制的互聯網醫療使用意愿測量表為基礎，采用Likert 5 級評分形成醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷（初始版），共包括10 個維度，27 個條目，其中每個條目得分范圍為1～5 分，分別代表完全不同意、不同意、中立、同意、完全同意。調查前調查員經過統一培訓，并由調查員向調查對象解釋問卷的填寫要求和注意事項，當場審核回收問卷，保證問卷填寫質量。調查結束后，核查所有回收問卷，剔除整份問卷的答案均為同一選項以及問卷的答案選項前后明顯矛盾者。

1.5 統計學方法 采用EpiData 3.1 建立樣本數據庫，數據采用雙錄入并對其進行邏輯核查。采用SPSS 20.0 和AMOS 21.0軟件對數據進行描述性統計分析、信效度分析和結構方程模型檢驗。雙側檢測水準α=0.05。

2 結果

2.1 一般情況 共發放調查問卷350 份，剔除無效問卷后，回收有效問卷309 份，有效回收率88.3%。309 名醫生中，男性占56.3%；在年齡分布上，主要集中于25～55 歲；在文化程度分布上，以本科生和研究生為主；在職稱分布上，低職稱醫生占比較多；在工作年限分布上，主要集中于20 年以下；在所在醫院等級分布上，以三級甲等醫院為主；在所在科室構成上，各科室分布較為平均（見表2）。

2.2 信度分析 醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷（初始版）的Cronbach's α 系數為0.912，各維度的Cronbach's α系數介于0.738～0.929（見表3）。

2.3 探索性因子分析 醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷（初始版）的KMO=0.914，Bartlett's 球形檢驗χ2=5 227.92（P＜0.001），表明適合進行探索性因子分析。選取主成分分析中特征值＞1.000 的因子，提取出8 個公因子，累積方差貢獻率為74.764%（見表4）。

表1 互聯網醫療使用意愿測量表Table 1 Questionnaire on Doctors' Intention Towards Using the Internetbased Healthcare Delivery Model（initial draft）

表2 調查對象一般情況Table 2 General information about the participants

表3 醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷（初始版）及各維度的Cronbach's α 系數Table 3 Cronbach's α coefficients of Questionnaire on Doctors' Intention Towards Using the Internet-based Healthcare Delivery Model and its dimensions（initial draft）

分析結果顯示，除感知有用性與感知有效性、個體創新性與自我效能這4 個維度分別合并為2 個維度外，其余變量與研究設想相一致，具有較好的結構效度。結合研究主題，考慮到互聯網醫療給醫生帶來的工作績效獲益與額外效果獲益確實難以區分，故不劃分二者，而以感知獲益涵蓋感知有用性與感知有效性；同時考慮到盡管個體創新性與自我效能均為用戶個體特征，但二者反映的具體特征確實不同，故堅持將二者劃分。因此，本研究醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷（初始版）調整為醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷，共包括9 維度，27 個條目（調整模型見圖2）。

2.4 驗證性因子分析 根據探索性因子分析結果進行調整，并對醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷進行驗證性因子分析，結果顯示，χ2/df=1.682，擬合優度指數（GFI）為0.900，近似誤差均方根（RMSEA）為0.047，比較擬合優度指數（CFI）為0.961，規范擬合指數（NFI）為0.911、增值擬合指數（IFI）為0.962、節儉擬合指數（PGFI）為0.742、節儉規范擬合指數（PNFI）為0.783，模型各項適配度指標良好；問卷各條目因素負荷量介于0.638～0.894，信度系數介于0.407～0.837，問卷的組合信度介于0.750～0.930，平均差異量抽取值介于0.502～0.815（見表5）。因此，最終形成醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷（見表6）。

圖2 醫生群體對互聯網醫療使用意愿調整模型Figure 2 Adjusted model of doctors' intention towards using the Internetbased healthcare delivery model

表4 醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷（初始版）各條目特征向量、特征值、貢獻率及累計貢獻率Table 4 Eigenvectors，eigenvalues，variance explained and total variance explained of different items of the Questionnaire on Doctors' Intention Towards Using the Internet-based Healthcare Delivery Model（initial draft）

3 討論

隨著人們健康意識和健康消費水平的提高，稀缺且分布不均的醫療資源難以滿足日益增長的醫療服務需求，而信息通訊技術的普及誕生了能提高醫療服務效率和優化醫療資源配置的互聯網醫療模式，而醫生群體是互聯網醫療服務的主要提供者，有必要充分挖掘影響其使用互聯網醫療的關鍵因素，但目前國內外關于醫生群體使用互聯網醫療的影響因素研究仍相對較少。多項研究證明，UTAUT 模型和VAM 模型能較為有效地預測用戶對信息技術的使用意愿與行為［13-14，16，23］， 而感知風險、個體創新性和自我效能等因素影響用戶的使用意愿已被多項研究所證實［20，22，24］。因此，本研究基于上述理論構建醫生群體對互聯網醫療使用意愿研究模型，并以此編制本研究調查問卷，以期為進一步探索醫生群體使用互聯網醫療的影響因素、提高其對互聯網醫療使用意愿、促進互聯網醫療的持續發展、滿足人民日益增長的醫療服務需求提供有效的測量工具。

本研究問卷及各潛變量Cronbach's α 系數均＞0.700，表明問卷具有較好的內部一致性。而驗證性因子分析結果顯示，問卷的組合信度均＞0.700，表明該互聯網醫療使用意愿研究模型內在質量較為理想，進一步表明問卷的內部一致性較好。

根據探索性因子分析結果，本研究所抽取的公因子雖與研究模型潛變量的劃分存在一定差異，但統計聚類的結果與模型潛變量及測量指標的設計與選取基本一致，累積方差貢獻率＞70.000%，表明該問卷具有較好的結構效度。構建結構方程模型對調整后的研究模型進行驗證性因子分析，結果顯示各測量指標的因子負荷量均＞0.700，平均方差抽取量均＞0.500，除個別條目的信度系數稍低于0.500 外，其余條目均＞0.500，表明選取的測量指標能較為有效的反映互聯網醫療使用意愿研究模型各潛變量的潛在特質，進一步表明醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷結構效度較好。

表5 醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷各條目因素負荷量、信度系數、組合信度及平均差異量抽取值Table 5 Factor loading，squared multiple correlation，composite reliability and average variance extracted of different items of the revised initial draft of Questionnaire on Doctors' Intention Towards Using the Internet-based Healthcare Delivery Model

表6 醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷Table 6 Questionnaire on Doctors' Intention Towards Using the Internetbased Healthcare Delivery Model（final draft）

本研究尚存在一定的局限性，例如本研究僅在廣東省抽取樣本對互聯網醫療使用意愿模型問卷的信效度進行調研，且樣本量不大，這可能導致該問卷的應用存在一定的局限。除此以外，本研究的研究模型及其問卷雖基于UTAUT 模型和VAM 模型等相對成熟的信息技術采納模型設計而來，并經統計學定量方法驗證了其信效度，但其仍停留在理論層面，需進一步在實際應用中加以驗證并進行完善。

綜上所述，醫生群體對互聯網醫療使用意愿調查問卷具有較好的信效度，可用于測量醫生群體對互聯網醫療的使用意愿及其影響因素，從而挖掘出影響醫生群體使用互聯網醫療的關鍵因素，為推動互聯網醫療建設、優化醫療服務模式、滿足日益增長的醫療服務需求提供一定的理論建議。

作者貢獻：陳秀彥負責文章的構思與設計，統計學處理，撰寫論文；張遠妮負責研究的實施與可行性分析；陳軼戈、張澤浩、許豐負責數據收集與整理；陳秀彥、張遠妮負責結果分析與解釋；張遠妮、鄧光璞負責論文修訂；鄧光璞負責文章的質量控制及審校；李文源對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。