利用移动技术可以为医护工作者和慢病患者提供频繁灵活的互动方式,随着移动技术的发展,移动技术在慢病管理中的研究和应用也相应增多。然而调查显示,目前移动医疗应用使用率比较少,慢病患者对于移动技术的接受程度比较低,可见为了能够支持移动技术在慢病管理中的发展,了解慢病患者移动技术接受度的影响因素是一个必要的研究问题。一般的接受度研究分为模型建立和模型验证的过程,为了能够建立在慢病管理背景下,以患者为研究对象的技术接受度模型,本论文结合技术接受模型(TAM),双因素模型(Dual-factor Model),以及健康信念模型(HBM),同时辅以患者访谈结果,形成理论模型,然后通过问卷调查和系统日志分析方法收集数据进行模型验证。论文具体内容如下:(1)接受度模型设计方法研究和相关理论综述。通过文献调研,对接受度研究相关模型的理论和应用进行对比和总结,发现诸多经典模型在技术接受领域的有效性。但是单一研究模型不足以涵盖移动医疗领域特性,同时使用用户对技术的主观使用意愿表征技术接受程度的有效性尚有争议。基于上述问题,本论文提出使用多模型融合的建模方式以考虑医疗领域内的特定影响因素,同时通过对用户对技术的实际使用进行探索,为技术接受程度的衡量指标提供理论保证。(2)患者对于使用移动技术进行慢病管理的接受度模型设计。本论文中首先将技术接受模型,双因素模型和健康信念模型进行融合,提出8个结构变量,11条假设;然后在模型中加入软件的实际使用和最终的慢病管理效果两个结构变量;之后根据对慢病患者访谈提出增加医患关系结构变量。综合以上过程,在现有的技术接受模型中增加移动医疗领域知识,形成了慢病患者移动技术接受度模型,共包含12个结构变量,18条假设。(3)慢病患者移动技术接受度模型验证。模型的验证过程包括数据收集,算法验证,以及结果分析三个部分。数据收集部分通过问卷调查和系统日志抽取两个途径对152个高血压患者的数据进行收集整理,然后使用偏最小二乘结构方程方法对模型进行验证。分析结果表明,本论文提出的模型对于技术接受度的解释能力为41.2%,此多模型融合的结果优于任何单个模型解释能力(TAM,Dual-factor Model,HBM分别为32.8%,38.7%,25.6%)。本论文提出慢病患者移动技术接受度模型,并在高血压患者人群中实施验证,总结出四点重要结论:1)系统的易用性不是影响患者接受度的主要影响因素;2)良好的医患关系和患者自身的健康意识对接受度有正向的影响作用;3)使用意愿和患者的实际使用之间有比较显著的正相关性;4)患者对软件的实际使用与最后的慢病管理效果之间呈正相关。最后指出,在移动医疗实践过程中,必须要注重应用的实用价值,同时要把医护工作者的参与和健康教育放在非常重要的位置。