社区全科医师电子健康档案系统使用行为与工作绩效关系模型研究*

2018-07-16 06:08刘智勇袁玉堂
中国卫生统计 2018年2期
关键词:易用性全科信息系统

刘智勇 袁玉堂 王 珺 李 疆 纪 磊

华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院(430030)

【提 要】 目的 基于技术接受模型和任务技术匹配模型分析电子健康档案系统的使用行为与全科医生工作绩效的关系。方法 构建结构方程模型,通过现场调查的实证方法,分析系统的功能,感知的易用性,系统的使用情况,用户的满意度,绩效质量,绩效数量之间的关系。结果 系统的功能和感知的易用性正向影响系统的使用情况和用户的满意度,使用情况和用户的满意度又正向影响绩效的质量和数量。结论 电子健康档案系统使用行为影响全科医生工作绩效。

基层卫生信息化是我国卫生信息化体系建设的根基,社区卫生服务机构信息系统是提升我国基本公共卫生服务和基层全科医疗服务水平,实现分级诊疗、业务协同的基础[1-2]。社区卫生服务中心信息化有利于促进全科医生团队的构建,提高全科医生服务的质量。武汉市近年来在社区卫生信息化方面取得了长足的进展,整体上实现了全市统一的社区卫生信息系统,功能应用上涵盖了基层业务的各个方面。目前武汉市电子健康档案的覆盖率已经达到75%,中心城区达95%。在武汉市社区卫生服务信息系统中一个最为重要的子系统是电子健康档案信息系统。社区医务人员系统应用情况如何,应用行为对工作绩效有何影响,目前学术界鲜有研究。本研究通过在技术接受模型基础上,结合任务技术匹配模型,扩展和构建新的结构方程模型来探讨全科医生电子健康档案信息系统的使用行为与工作绩效之间的关系,揭示使用行为、系统功能等因素对使用意愿、用户满意度等影响机制,帮助全科医生认识使用过程中存在的误区,有助于社区全科医生更有效地使用电子健康档案信息系统。

理  论

1.电子健康档案

电子健康档案(EHR)是一个人从出生到死亡整个生命周期过程中健康状况的发展变化情况以及所接受的各项卫生服务记录的总和,也是一个连续、总和、个人化的健康信息记录的资料库。健康信息包括患者的人口学特征、病程记录、问题、药物、生命体征、既往病史、免疫、实验数据以及影像诊断报告。EHR可以提高医疗服务质量,利于疾病的预防和控制,促进医疗卫生资源的有效配置,缓解人们“看病难,看病贵”的问题。目前各地社区卫生服务中心对社区人群在妇幼保健、慢病管理等健康管理领域广泛应用了EHR,医疗卫生管理人员还通过应用EHR获得决策支持。如上海市闵行区七宝镇社区卫生服务中心应用EHR系统,为妇女儿童保健工作提供全程管理,提高高血压、糖尿病管理的质量和随访效率,多途径开展肿瘤筛查工作,为医生的诊疗方案提供参考信息,提高了社区医生的工作积极性。

2.信息系统的使用行为

信息系统作为一种新技术的应用,其使用行为可以利用技术的使用行为来理解。技术使用行为的相关理论已经相当的成熟。这些理论包括理性行为理论、计划行为理论 、创新扩散理论、任务技术匹配理论、技术接受模型等。美国学者Fishbein和Ajzen于1975年提出理性行为理论(theory of reasoned action,TRA),主要用于分析态度如何有意识地影响个体行为,关注基于认知信息的态度形成过程[3]。Ajzen(1985)在计划行为理论(theory of planned behavior,TPB)中,补充提出除了受到行为态度和主观规范的影响之外,行为意愿还受到感知行为控制的重要影响,扩大了对实际行为预测和解释[4]。Roger(1962)提出了创新扩散理论,是关于通过媒介劝服人们接受新观念、新事物、新产品的理论[5]。Good Hue和Thompson于1995年提出任务技术匹配理论(task-technology fit model,TTF),用于解释信息技术对工作任务的支持能力,通过描述认知心理和认知行为来揭示信息技术如何作用于个人的任务绩效,反映了信息技术和任务需求之间存在的逻辑关系[6]。技术接受模型是由Davis提出的以理性行为理论为基础来研究用户接受新技术的模型,在众多使用行为理论模型中最具有代表性和广泛应用性[7]。本研究以技术接受模型为基础结合任务技术匹配模型,分析电子健康档案信息系统的使用与工作绩效的关系。

3.技术接受模型

技术接受模型(technology acceptance model,TAM)运用理性行为理论研究技术使用行为,更加重视内部变量之间的相互关系,为信息系统采纳问题提供一个更加广泛的理想模型基础[8]。TAM提出影响用户接受信息技术的变量包括感知有用、感知易用、行为意向、实际使用行为。其中决定性的因素是感知有用和感知易用。感知有用性指的是用户在使用某一项新技术前,如果该新技术有使用价值,给自己的工作带来帮助,能更好地达到目标,那么用户就有使用该技术的倾向。尽管该技术很有用,但是使用起来很不方便,用户也不会使用该技术,所以感知易用性也是一个重要的因素。两者共同决定行为意愿,行为意愿作为中间变量决定实际使用行为。感知有用性和感知易用性受到外部因素的干扰,这些外部因素可以通过影响这两个因素从而影响到用户的使用行为。技术接受模型的结构如图1所示。

图1 技术接受模型

DeLone 和 McLean构建了一个测度信息系统的框架,用于测评信息质量、系统质量、系统使用情况、用户满意度对用户使用效果和组织使用效果的影响,该测度框架是任务技术匹配模型的基础[9]。因此任务技术匹配模型可以反映信息技术是如何通过人们的信息行为来影响个人工作绩效的。这里将任务技术匹配模型和技术接受模型结合起来探讨电子健康档案信息系统使用行为是怎么样影响工作绩效的。根据以上理论设置以下潜变量:系统功能、感知易用性、使用情况、用户满意度、绩效质量、绩效数量。提出以下假设:

H1:电子健康档案系统的使用情况正向影响绩效质量

H2:电子健康档案系统的使用情况正向影响绩效数量

H3:电子健康档案系统的用户满意度正向影响绩效质量

H4:电子健康档案系统的用户满意度和正向影响绩效数量

H5:电子健康档案系统的使用情况和用户满意度有正向的关系

H6:电子健康档案系统的易用性正向影响使用情况

H7:电子健康档案系统的易用性正向影响用户满意度

H8:电子健康档案系统的功能和使用情况有正向的关系

H9:电子健康档案系统的功能和用户满意度有正向的关系

根据以上假设和理论,构建假设的结构方程模型如图2所示。

图2 电子健康档案信息系统使用行为影响工作绩效结构方程模型

研究设计

1.变量与测量指标

根据假设的结构方程模型,确定了系统功能、感知易用性、使用情况、用户满意度、绩效质量、绩效数量六个潜变量。这六个潜变量并不能直接测量,因此需要构建相关测量指标来估计潜变量。通过查找相关文献构建测量指标体系,测量指标均在已发表文献中的量表的基础上进行选择,有些指标根据电子健康档案信息系统的特点进行了修改。具体的测量指标如表1所示。

2.调查问卷的设计

基于上述的理论假设模型,通过相关专业文献的查阅,借鉴了诸多项目的量表,根据本研究的目的初步设计了调查量表,该调查问卷包括电子健康档案信息系统的功能、全科医生对电子健康档案信息系统的感知易用性、全科医生使用电子健康档案信息系统的情况、全科医生使用电子健康档案信息系统的满意度、使用电子健康档案信息系统增加绩效数量和绩效质量6个潜变量进行测量的测量指标。问卷采用标准Likert五点量表法,题干使用陈述语句描述情形,选项1表示完全同意,选项2表示同意,选项3表示认同度一般,选项4表示反对,选项5表示非常反对。我们寻找了相关领域的专家,进行深度访谈后,在专家给出的意见和建议的基础上,对调查问卷进行了修改。对汉口地区的社区卫生服务中心中心进行预调研后,最终确定了调查问卷。

3.数据的收集与分析

通过现场调研的方式,按照武汉市13个城区,每个城区随机选取2个社区卫生服务中心,最后在余下的社区卫生服务中心随机选取3个社区卫生服务中心,总共29所社区卫生服务中心的全科医生接受现场问卷调查。在全科医生完成调查问卷的过程中,由调查员全程陪同,解答相关问题,确保被调查人员完全理解相关题项的意义。调查问卷共发放210份,经检验有效问卷198份,有效回收率为94.29 %。

使用SPSS 22.0对调查问卷的数据进行录入和数据的预处理,并对其进行描述性分析和检验,使用 AMOS 21.0对结构方程模型进行验证分析。

表1 测量指标

结  果

1.调查对象的基本情况

调查对象来自武汉市29所社区卫生服务中心198名全科医生,如表2所示。

表2 调查对象的描述性统计

2.模型检验

本文首先利用探索性因子分析对模型进行检验,包括检验调查问卷的效度和信度,从而辨别潜变量和测量指标的关系。使用克朗巴赫系数(Cronbach’s alpha)值,平均方差抽取量(average variance extracred,AVE)和组合信度(composeed reliability,CR)来测量信度。经过探索性因子分析后发现用指标SATI5不适于测量满意度,而适于测量感知易用性;指标QUAL3适于测量满意度;指标QUAN1、QUAN2和PEU3归属于第7个因子,PEU3的因子负荷量为0.125,不符合要求,所以删掉PEU3,第7个因子只有2个测量变量进行测量,测量结果不稳健,因此删去该测量指标。依据潜变量的负荷量进行判断收敛效度,AVE值作为区别效度的衡量指标。表3给出的是因子分析和信度检验的结果,从结果中可以看出所有潜变量的克朗巴赫系数均大于0.7,CR值均大于0.7,AVE均大于0.5,表明这次调查样本数据的信度较好。表4给出的是潜变量相关矩阵。所有测量指标的因子负荷量均大于0.5,潜变量的AVE均大于0.5,说明这次调查样本数据的收敛效度较好。

表3 探索性因子分析和信度检验结果

表4给出了各个潜变量之间相关系数和对应的潜变量的AVE平方根,结果发现潜变量两两之间的相关系数均小于相应潜变量的AVE平方根,说明各潜变量之间的区别度较高。

表4 潜变量相关矩阵

*:对角线部分的值为AVE平方根

3.结构方程分析

使用AMOS 21.0 软件对假设的结构方程模型进行分析。在分析结构方程之前首先要检验模型是否可识别,经过计算得到可观察变量435个,待估计参数量68个,自由度为367,模型可识别。通过AMOS软件分析后的模型拟合度检验的结果如表5所示,对比假设模型值和理想值,可以看出假设的结构方程模型与本次的调查数据拟合的情况较好。路径分析的路径系数,T值和假设检验如图3和表6所示。本文提出的所有假设中除了“H5电子健康档案系统的使用情况和用户满意度有正向的关系”未获支持外,其他假设均获支持。

表5 模型拟合度检验结果

表6 路径分析的显著性检验

图3 路径分析的结果

讨  论

本文以技术接受模型为基础,结合任务技术匹配模型,按照电子健康档案信息系统的使用行为和全科医生工作绩效的特点,构建假设结构方程模型,并通过实证分析验证了假设模型。模型显示,所有假设中除了“H5电子健康档案系统的使用情况和用户满意度有正向的关系”支持外,其他假设均获支持。

(1)使用情况与绩效质量和绩效数量的标准化路径系数分别为0.301和0.422,而且均在0.001的水平上具有显著性意义,证明电子健康档案信息系统的使用正向影响全科医生工作绩效的质量和数量,即全科医生越多使用电子健康档案信息系统越有利于提高工作绩效。

(2)用户的满意度与绩效的质量和绩效的数量的标准化路径系数分别为0.213,0.125,在0.001的水平上具有显著性意义,证明用户的满意度正向影响绩效的质量和数量,提示我们如果管理者想要利用电子健康档案信息系统提高全科医生工作绩效,要从全科医生的角度出发,在使用的过程中,听取全科医生的反馈,按照全科医生的要求,对系统做出改进,提高全科医生的满意度。

(3)使用情况对满意度的标准化路径系数只有0.071且不显著。电子健康档案的使用情况正向影响用户的满意度没有被证实,可能因为用户的满意度是用户的主观态度,受其他客观因素的影响。

(4)感知的易用性与使用情况和用户满意度的标准化路径系数分别为0.332、0.392,并且在0.001的水平上具有显著性意义,证明感知易用性正向影响使用情况和用户满意度。感知的易用性是用户使用一个新的信息系统决定因素之一,主要受外部变量影响。这些外部变量包括政策环境、组织类型、系统的设计特征、任务特征、用户特征等。这启示我们,如果想要利用电子健康档案系统提高全科医生工作绩效,那么就要在设计和开发信息系统的过程中,从用户感知的易用性出发,关注影响它的相关变量。

(5)系统功能与使用情况和用户满意度的标准化路径系数分别为0.196,0.114,并且分别在0.001水平和0.05水平上具有显著性意义,证明电子健康档案信息系统的系统功能正向影响其使用情况和用户的满意度,电子健康档案信息系统的功能越全面,越匹配全科医生的工作任务,那么就越能提高系统的使用和用户的满意度。在以后新的电子健康档案信息系统部署时要选择系统功能完备,工作流程贴合的信息系统,同时要对全科医生进行系统的培训,让其更加熟悉系统功能,充分发挥系统作用。

结  论

本文研究了武汉地区电子健康档案信息系统的使用与全科医生绩效之间的关系,并且初步探讨了其影响路径,以技术接受模型为基础,结合任务技术匹配模型构建了假设模型,验证了系统功能和感知易用性对系统使用情况和用户满意度的影响,以及系统使用情况和用户满意度对绩效的影响。本研究的意义在于提出了电子健康档案信息系统使用行为和全科医生绩效关系的理论框架,对以后社区卫生服务中心部署电子健康档案信息系统,具有指导意义。

本文的不足之处在于,仅仅考虑了电子健康档案信息系统的使用情况,对系统应用的其他外部因素并未考虑。后期研究可以考虑扩充社区多类信息技术使用的行为拓展研究范围,采取实验或者类实验的设计方法,设置对照组和控制非信息系统因素,进一步收集本研究所提出的假设的证据,为基层信息技术应用提供高质量证据参考。

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