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研究目的:本研究基于信息技术接受和使用整合理论(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,UTAUT),结合移动类APP和医疗卫生的特性,验证UTAUT模型是否适用于移动医疗行业的研究。通过实证对用户接受和使用移动医疗APP的影响因素进行分析,并根据模型分析结果,提出移动医疗APP的发展对策,为医疗机构、移动医疗APP开发提供商及政府部门制定相关监管政策提供依据和数据支持。研究方法:(1)文献研究法。通过查阅文献,对相关理论、方法学内容进行梳理总结,为移动医疗APP用户的接受和使用模型的构建奠定理论基础。(2)专题小组讨论法。通过小组讨论法设计调查问卷,讨论模型变量设置的合理性和表述的正确性。(3)问卷调查法。采用典型抽样的方法抽取杭州市三所省级三甲医院,对其门诊患者开展随机拦截调查,进行面对面问卷调查,共收回有效问卷616份。(4)访谈法。对医院信息科工作人员进行访谈,了解移动医疗APP的发展情况。(5)数理统计法。通过Epidata 3.1软件建立数据库并录入数据,SPSS 20.0与AMOS 21.0软件进行统计分析、构建模型,具体分析方法为可靠性分析、因子分析、相关性分析、方差分析、多重线性回归分析,利用结构方程模型探究影响移动医疗APP用户接受行为的因素。研究结果:(1)经检验,本研究测量问卷各维度的Cronbach’sα系数均在0.65以上,问卷总体Cronbach’sα系数为0.903,KMO值为0.903,P<0.05,方差解释度为76.586%,表明问卷整体信效度较好。(2)616名调查对象中,使用过移动医疗APP的有441人,占71.6%,其中浙江预约挂号APP使用人次最多,占31.6%;而预约挂号功能使用得最为频繁,占40.5%;20-29岁的受访者占比最多,构成比为46.4%;文化程度为大专/本科生的受访者占61.9%,整体文化水平较高;职业为企业/公司人员的受访者占33.8%;家庭人均月收入4001-6000元的受访者占33.1%。(3)个体创新性、努力期望、社会影响、绩效期望、促成因素、感知风险与使用意愿的Spearman系数分别为:0.317、0.493、0.338、0.619、0.570、-0.298,6个自变量与使用意愿的相关系数有统计学意义(P<0.05);个体创新性、努力期望、社会影响、绩效期望、促成因素、使用意愿与使用行为的Spearman系数分别为:0.332、0.288、0.126、0.464、0.330、0.432;个体创新性、努力期望、社会影响、绩效期望、促成因素、使用意愿六个维度与使用行为的相关系数具有统计学意义(P<0.05),感知风险与使用行为的相关系数无统计学意义(P>0.05)。(4)随着使用意愿程度的提高,个体创新性、努力期望、绩效期望、社会影响、促成因素得分呈上升趋势,感知风险得分呈下降趋势,组间差异有统计学意义(P<0.05)。随着使用行为得分的提高,个体创新性、努力期望、绩效期望、促成因素、使用意愿得分呈上升趋势,组间差异有统计学意义(P<0.05)。而社会影响、感知风险在不同程度使用行为上的得分差异无统计学意义(P>0.05)。(5)在使用意愿的多重线性回归分析结果中发现,女性(0.134)、高绩效期望(0.321)、强促成因素(0.256)、高努力期望(0.224)、良好社会影响(0.100)均对使用意愿有正向影响,各因素对使用意愿的影响均具有统计学意义(P<0.05)。在使用行为的多重线性回归分析结果中发现,高使用意愿(0.215)、高绩效期望(0.241)、高个体创新性(0.179)均对使用行为有正向影响,低感知风险(-0.148)对使用行为负向影响,使用意愿、绩效期望、感知风险、个体创新性、职业对使用行为的影响均具有统计学意义(P<0.05)。(6)根据研究假设构建模型,修正后的使用意愿模型拟合指数:CMIN/DF值为2.980、GFI值为0.937、AGFI值为0.914、RMSEA值为0.057、NFI值为0.932、CFI值为0.953、IFI值为0.954、TLI值为0.943;修正后的使用行为模型拟合指数:CMIN/DF值为2.371、GFI值为0.917、AGFI值为0.892、RMSEA值为0.056、NFI值为0.905、CFI值为0.942、IFI值为0.943、TLI值为0.932。各项拟合指标均基本接近理想指标,说明修正后的使用意愿和使用行为模型可以较好地解释移动医疗APP用户的接受和使用度。(7)在使用意愿模型中,促成因素、个体创新性、努力期望、绩效期望对使用意愿的总效应值分别为0.411、0.407、0.328、0.261。在使用行为模型中,促成因素、个体创新性、努力期望、绩效期望、使用意愿对使用行为的总效应值分别为0.220、0.180、0.143、0.127、0.446。研究结论:本研究构建的移动医疗APP用户接受和使用的模型表明:促成因素、个体创新性、努力期望、绩效期望对移动医疗APP用户使用意愿存在正向影响关系;促成因素、个体创新性、努力期望、绩效期望、使用意愿正向影响移动医疗APP用户使用行为。社会影响、感知风险对移动医疗APP用户使用意愿和使用行为的影响关系及性别、年龄对模型的调节作用在本研究中尚未得到证明。