基于扩展UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)模型的摩加迪沙医院医护人员技术采纳影响因素研究

《Frontiers in Digital Health》：Determinants of technology adoption among healthcare professionals at Mogadishu hospitals using an extended UTAUT model

　　

摘要：本研究采用扩展的统一技术接受与使用理论（UTAUT, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）识别索马里摩加迪沙（Mogadishu）医院医务人员使用技术的影响因素。研究人员旨在运用扩展UTAUT框架，确定摩加迪沙市选定医院470名医务人员问卷调查数据所反映的影响技术使用的关键因素。采用定量研究设计，运用结构方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）检验变量间关系并评估测量模型效度。研究结果显示，多数构念（Construct）具有收敛效度和良好的指标可靠性，外部载荷（Outer Loadings）介于0.742至0.897之间；整体建构信度（Composite Reliability）和收敛效度（Average Variance Extracted, AVE）优异，支持模型保留。绩效期望（Performance Expectancy, PE）、努力期望（Effort Expectancy, EE）、社会影响（Social Influence, SI）和促进条件（Facilitating Conditions, FC）对感知有用性（Perceived Usefulness, PU）均有显著正向影响（p < 0.05），而年龄（Age）和技术创新（Technological Innovation, TI）对UTAUT各因子与感知有用性之间关系的调节效应无统计学意义，表明该影响在不同用户群体间保持一致。本研究为医院环境中的技术应用提供实证见解，并验证了扩展UTAUT范式在医疗领域的适用性。研究人员建议未来研究纳入其他调节变量、采用纵向数据并优化技术创新测量标准以提升模型稳健性。

论文解读：基于扩展UTAUT模型的摩加迪沙医院医护人员医院管理信息系统(HMIS)技术采纳研究

该研究发表于《Frontiers in Digital Health》。目前，尽管全球多国已广泛将信息与通信技术（ICT）应用于医疗卫生服务，但在撒哈拉以南非洲及索马里等冲突后地区，关于医院管理信息系统（Hospital Management Information System, HMIS，亦称Hospital Management Systems, HMS）接受与使用的实证研究仍十分匮乏。既往研究多关注技术采纳的直接决定因素，较少探讨调节机制（如年龄、组织技术创新水平）对上述关系的影响。此外，发展中国家普遍面临基础设施不足、政策缺失、资金短缺及专业人才匮乏等障碍，严重制约了HMIS的有效实施与持续使用。因此，明确摩加迪沙医疗机构中医护人员对HMIS的接受动因及潜在调节因素具有重要的现实与理论意义。

为此，研究人员以Venkatesh等人提出的统一技术接受与使用理论（UTAUT）为基础，引入感知有用性（Perceived Usefulness, PU）作为中介变量，并将年龄（Age）和技术创新（Technological Innovation, TI）设为调节变量，构建扩展UTAUT模型，探究摩加迪沙医院医护人员对HMIS的采纳行为及其影响因素。

主要研究方法：

研究人员选取摩加迪沙公立及私立医院中具有HMIS实际使用经验的医护人员（包括医师、护士、检验技师及行政人员）为调查对象，采用目的抽样法（Purposive Sampling），样本量为470人。研究工具为基于经典UTAUT及扩展模型文献修订的五点Likert量表问卷，涵盖人口统计学及绩效期望（PE）、努力期望（EE）、社会影响（SI）、促进条件（FC）、技术创新（TI）、年龄、感知有用性（PU）、行为意向（BI）和行为使用（BU, Behavioral Use）等构念。数据使用SPSS 27进行描述性统计分析，采用SmartPLS 4.0软件通过偏最小二乘法结构方程模型（PLS-SEM）评估测量模型（信度、收敛效度、区分效度）与结构模型（路径系数、假设检验及调节效应）。

研究结果

Demographic information of the respondents（受访者人口学特征）：

自填问卷回收有效样本470份，男性占60.2%，女性39.8%；年龄以31–40岁（45.96%）和20–30岁（37.02%）为主，41岁以上占17.02%；职业构成中护士占比最高（76.8%），其次为检验技师（10%）、医师（9.1%）及行政人员（4.1%）；工作年限以4–7年（48.1%）居多，1–3年占34%，8年及以上占17.9%，多为职业生涯早中期人员。

Measurement of the model（测量模型评估）：

通过PLS-SEM分析显示，所有构念的Cronbach's α值为0.701–0.827（均>0.70），组合信度（Composite Reliability, CR）为0.834–0.896（均>0.70），平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE）为0.626–0.743（均>0.50），表明内部一致性信度与收敛效度良好。绝大多数测量条目外部载荷（Outer Loadings）在0.742–0.897之间，超过建议阈值0.70；仅技术创新构念中TI1条目的载荷为0.574（偏低），但整体构念CR与AVE达标故予以保留。Fornell-Larcker准则检验区分效度显示，各构念AVE平方根（0.791–0.862）均大于该构念与其他构念的相关系数，证实判别效度满足要求，测量模型适用于后续结构分析。

Discriminant validity（区分效度）：

如上所述，Fornell-Larcker准则验证各潜变量间具有经验独特性，排除多重共线性干扰，确保结构路径反映真实理论关联而非测量重叠。

Results of path analysis（路径分析结果）：

主效应检验表明：绩效期望→感知有用性（PE → PU, β = 0.136, p = 0.005）、努力期望→感知有用性（EE → PU, β = 0.106, p = 0.012）、社会影响→感知有用性（SI → PU, β = 0.136, p = 0.008）、促进条件→感知有用性（FC → PU, β = 0.216, p < 0.001）均对感知有用性（PU）有显著正向影响，其中促进条件（FC）影响最强。感知有用性→行为意向（PU → BI, β = 0.258, p < 0.001）及行为意向→行为使用（BI → BU, β = 0.373, p < 0.001）亦显著。所有涉及年龄（Age）的调节路径（Age×PE→PU, p = 0.644；Age×EE→PU, p = 0.234；Age×SI→PU, p = 0.807；Age×FC→PU, p = 0.890）和技术创新（TI）的调节路径（TI×PE→PU, p = 0.666；TI×EE→PU, p = 0.349；TI×SI→PU, p = 0.407；TI×FC→PU, p = 0.329）的p值均大于0.05，表明年龄与技术创新对本研究中UTAUT核心变量与感知有用性之间的关系无显著调节作用，即上述核心驱动因素对不同年龄段及不同技术创新感知水平的医护人员作用一致。

讨论与结论翻译总结：

讨论部分指出，测量模型信效度符合SEM分析要求，与既往医疗情境下UTAUT研究一致；技术创新条目TI1载荷偏低可能源于发展中国家对"技术创新"概念理解差异或题项表述不清，但整体构念仍具可接受信效度。年龄未显现调节效应可能与组织标准化培训、统一技术支持等情境因素有关，削弱了人口学差异的影响。研究表明，在资源受限环境中，UTAUT核心变量（PE、EE、SI、FC）经感知有用性影响行为意向并最终影响实际使用，且此机制不受年龄及主观感知的技术创新程度调节。

结论（Conclusion）：

本研究表明，扩展UTAUT模型中的绩效期望（Performance Expectancy, PE）、努力期望（Effort Expectancy, EE）、社会影响（Social Influence, SI）和促进条件（Facilitating Conditions, FC）对用户的感知有用性（Perceived Usefulness, PU）具有显著正向影响，感知有用性进而驱动行为意向（Behavioral Intention, BI）及实际技术行为使用（Behavioral Use, BU）。年龄（Age）与技术创新（Technological Innovation, TI）对上述关系的调节作用不显著，说明这些影响在不同用户人口学特征及不同技术创新认知水平下具有一致性。研究局限性包括样本取自特定地域可能影响外推性，以及技术创新构念个别条目载荷偏低提示需进一步完善测量量表。研究人员建议医院管理者应优先强化技术与制度支持（促进条件）以提升用户对系统效能的认知，借助意见领袖与社会网络（社会影响）增强采纳意愿，并保证IT支持响应性与系统可靠性。