4.1　问题提出

作为一项创新性医疗信息化服务新模式，移动医疗服务的推广普及同样遵循创新扩散理论，需要在大众认知的基础上获得普遍认同和采纳。一方面，国内外虽然已经有许多学者基于用户IS采纳行为研究相关理论，对移动医疗服务的用户采纳意愿和使用行为展开了研究，但是多数研究未能从个体、技术和社会影响等方面的综合视角进行移动医疗用户采纳行为的考察；另一方面，已有多数研究都是以某个国家或地区的用户作为实地调查对象，研究情景和文化背景较为单一，并未考虑各个国家医疗情境的特殊性，加上样本规模、样本对象和调查情境的不一致，使得研究结论的外部效度及普适性具有一定局限性。Hsiao和Tang[31]指出感知有用对中国台湾老年人的移动医疗采纳意愿影响不显著，Jen[95]证实感知有用对台湾老年慢性病患者家属的移动医疗采纳意愿影响也不显著，但Guo et al.[34]的研究则指出，感知有用对中国老年人的采纳意愿影响最大。Deng[44]的实证研究表明，移动医疗服务的感知易用对普通老年用户的行为态度的影响不显著，而Hsiao和Tang[31]则证实上述影响是显著的。进一步地，Xue et al.[30]证实了感知健康状态对老年女性群体利用智能手机进行医疗信息搜寻意愿的正向间接影响，但是Deng et al.[48]则证实感知健康状况对中年群体和老年群体移动医疗采纳意愿的正向影响均不显著。这些不一致的研究结论给研究人员和移动医疗服务供应商均造成了理论和实践指导方面的混淆。我们能否从已有的实证研究中得到普适性的结论？当实证结论存在分歧时，又该如何梳理？这构成了本章的研究主题。

本章一方面拟基于具体研究情境，通过借鉴Taylor和Todd[67]提出的技术接受模型TAM[58]和计划行为理论TPB[56]整合视角，综合考虑影响移动医疗用户采纳行为的个体、技术和社会3方面影响因素[31]，提出移动医疗用户采纳行为影响因素的综合模型；另一方面，Eden[110]指出元分析（国内学术界又翻译为荟萃分析法）对整合多个初始研究数据非常有用，是对同一问题的多项独立定量研究的再分析，其普适性结论能有效降低单一研究中的测量误差、抽样误差等，防止跨研究的解释性差异。另外，发达国家与发展中国家由于经济水平和医疗资源的差异性，用户对移动医疗的采纳行为也会有所差异[33]。本章采用定量综述的元分析工具，对提出的综合模型进行定量分析，并考虑国家或地区发展水平作为若干变量关系的调节变量，建立权变模型，旨在利用元分析法对有争议甚至互相矛盾的研究结果得出一个较明确的、具代表性的结论，并挖掘该领域未来的一些研究方向。