印度尼西亚移动医疗应用论证质量、来源可信度和健康意识对使用满意度、意愿和忠诚度的影响

医学信息学解锁20（2020）100429论证质量、来源可信度和健康意识对移动健康应用程序使用满意度、使用意愿和忠诚度Putu Wuri Handayani*，Nabilah Badriyah Gelshirani，Ammah Azzahro，Ave Adriana Pinem，Achmad Nizar Hidayanto印度尼西亚印度尼西亚大学计算机科学学院A R T I C L EI N FO关键词：论证质量来源可信度健康意识忠诚度移动医疗应用印度尼西亚A B S T R A C T印度尼西亚已经实施了移动保健（m-health）应用程序，以提供更方便的保健服务和信息;然而，迄今为止，只有相对少数的人使用了m-health应用程序。移动保健应用程序的用户如果感到满意，如果他们的目标已经实现，他们往往会再次使用它们。尽管如此，印度尼西亚还没有研究来解释移动医疗用户满意度对用户忠诚度的影响。因此，本研究旨在分析论点品质、来源可信度、健康意识对行动健康使用者满意度、日常使用意愿与忠诚度的影响。该研究采用了定量方法，对印度尼西亚至少使用过一次移动医疗应用程序的520名受访者进行了调查。采用基于协方差的结构方程模型（CB-SEM）和Amos 21.0软件对数据进行处理和分析。本研究结果表明，论证质量和移动健康源可信度影响用户对移动健康应用的满意度。本研究亦发现健康意识与使用者满意度会影响使用者对于该研究通过提供有关影响因素的见解，可以增加移动医疗用户的忠诚度，特别是在印度尼西亚。1. 介绍信息技术的发展给卫生领域带来了一系列的变化。用户可以直接感受到的变化之一是，他们现在可以很容易地获得各种信息和保健服务。移动医疗（m-health）是这一技术发展的一部分，由于其易于获得，覆盖范围和公众接受程度，在提供医疗服务和加强公共卫生方面发挥着重要作用。全球有70亿手机用户，其中70%以上生活在中低收入经济体[1]。此外，许多地区使用移动电话比使用清洁水、银行和电力更容易。移动健康是一种由移动设备支持的医疗和公共卫生实践，如移动电话，病人监护设备和个人数字助理（PDA）[2]。印度尼西亚拥有超过 15，000个岛屿 2.68亿人，导致难以在所有区域分配保健专业人员[3]的文件。2017年，DKI雅加达省（印尼首都雅加达所在地）每10万人只有170名医生，而在西苏拉威西省（印尼东部的一个省），只有10 医生 每 100,000 人 [3]的文件。 这 不平等 分布具有导致许多马来西亚人难以获得医疗设施[3]。此外，在2017年，从一个人的住所到最近的医疗设施的平均距离在印度尼西亚，2017年有1.43亿互联网用户，表示渗透率为50% [4]。此外，3.382亿印度人拥有手机（即，占印尼总人口的124%）[ 5 ]。这些数据表明，利用互联网技术，如移动医疗应用程序，使马来西亚人更容易然而，只有10%的人在...印度尼西亚人使用了基于健康的数字应用程序[6]。印度尼西亚卫生系统在经济、质量标准和由于国家幅员辽阔而难以获得卫生服务方面存在的问题* 通讯作者。计算机科学学院，Jalan，Kampus UI Depok，西爪哇，16424，Universitas Indonesia，印度尼西亚。电子邮件地址：putu. cs.ui.ac.id（P. W. Handayani），nabilah. ui.ac.id（N.B.Gelshirani），azzahro. cs.ui.ac.id（F.Azzahro），ave.cs.ui.ac.id（A.A.Pinem），nizar@cs.ui.ac.id（A.N.Hidayanto）。https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100429接收日期：2020年7月27日;接收日期：2020年9月7日;接受日期：2020年9月9日2020年9月16日网上发售2352-9148/©2020的 作者。发表通过 Elsevier 公司这是一个开放接入文章下的CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。可在ScienceDirect上获得目录列表医学信息学期刊主页：http://www.elsevier.com/locate/imuP.W. Handayani等人医学信息学解锁20（2020）1004292这导致了数字医疗服务的创新，特别是移动医疗，以克服这些问题[6]。印度尼西亚的移动医疗服务有不同的重点，如医院信息系统、药物订购服务、患者健康信息、移动医疗可穿戴设备、远程药房服务和远程咨询服务[6]。许多因素可能会影响用户使用移动医疗应用程序，例如信任，信息准确性和易用性[7]。其他因素可能会对移动医疗服务提供商留住用户造成障碍，例如隐私和安全方面[7]。移动健康的巨大潜力需要通过关注多个方面来开发这可能会增加用户如果移动医疗用户觉得他们的目标已经实现，他们倾向于再次使用移动医疗。当达到这个值时，就满足了--用户方面的派系如果用户对服务感到满意，将忠诚并希望再次使用这些服务以满足未来的需求[9]。研究表明，在中国日常生活中使用移动健康直接受到用户论据质量、提供健康信息来源的可信度以及用户健康意识的影响这些因素可以通过有助于在使用移动健康应用之后解决用户的健康问题来影响用户满意度、意向和忠诚度，增加用户据信，用户Meesala和Paul [ 9 ]也进行了关于患者使用医疗服务的研究研究了患者满意度和患者忠诚度之间的关系。根据他们的研究[9]，患者满意度会影响患者对接受治疗的医院的忠诚度。然而，这项研究是在医院直接开展的卫生服务中进行的[9]。 目前还没有研究探讨健康印度尼西亚对移动保健的认识和使用。印度尼西亚也没有研究解释移动医疗用户满意度对用户忠诚度的影响本研究旨在通过回答有关可能增加忠诚度的因素的问题来填补以前研究的空白。移动健康用户。因此，本研究进行了结合的阐述可能性模型（ELM），以确定用户的动机和反应时，使用系统的客户价值，满意度，忠诚度（VSL）模型，以确定用户的忠诚度在使用该系统。本研究中使用的因素参考了这两个模型，并进行了调整，在印度尼西亚的研究背景。此外，这项研究提供了一个实际的贡献，为移动医疗服务提供商，提供指导，制定战略，说服公众的可信度的移动医疗服务提供的资源，并确定社区的需求，使他们能够提供解决方案的信息。因此，目前的研究有助于服务提供者确定吸引新用户，最重要的是留住现有用户的最佳办法。因此，目前的研究问题如下：做参数质量，来源的可信度和健康意识的影响满意度，使用意图，和忠诚度的移动医疗用户在印度尼西亚？为了回答研究问题，本研究采用了定量方法，通过在线调查。由于印度尼西亚是一个群岛国家，该调查在网上分发给印度尼西亚各地区的答卷人。这项调查是在印度尼西亚的移动医疗用户中使用方便抽样技术进行的。本文共分为五个部分。 第2节总结了文献综述作为本研究的基础。第三部分介绍了本研究所使用的材料和方法。结果和这些结果的讨论分别见第4节和第5节。2. 文献综述2.1. 论证质量和来源可信度信息由用户在使用产品或应用程序时进行评估。论证质量是指通过系统评估过程确定的所接收信息的有效性[11]。 论证质量基于相关性、真实性、准确性和清晰性;与来源可信度相关，该因素基于专业知识、信任和信息来源的经验水平[11]。论证的质量与信息的质量之间的区别在于，前者更强调从用户的角度接受所提供的信息，而不是服务提供者提供的信息的质量。因此，来源可信度是指传播者拥有专业知识和可信度的程度[11]。2.2. 健康意识健康意识是关注个人健康的倾向[23]。因此，它可以被定义为某人对自己的健康状况的认识，使他们根据健康状况行事。此外，健康意识是预测与人进行的健康信息有关的活动的重要因素，例如寻求信息、学习和使用信息渠道[24]。此外，健康意识是通过报纸、杂志、互联网和人际网络等媒体寻求额外健康信息的积极预测因素[25]。相反，健康意识低的人倾向于优先通过电视和广播等媒体获得健康信息[26]。2.3. 常规使用意向日常使用是指人们经常或一致地使用信息系统来支持他们的工作流程。在这种情况下，日常使用是指在日常生活中重复使用移动医疗应用程序，帮助个人采取与医疗服务有关的行动。用户满意度对持续使用工具的意图有积极影响[18]。此外，移动健康来源的论证质量和可信度会影响常规使用它的意图[8]。2.4. 用户满意度用户满意度是决定产品或服务的性能是否达到现有预期的因素[9]。用户如果服务提供商提供的性能达到或超过用户的期望，则可以实现满意度此外，用户满意度受可靠性和响应性的影响，而不受移情，有形性或保证的影响[9]。用户满意度积极 影响 通过 客户 价值， 这 包括 功利福利和快乐的好处[18]。功利效益包括应用效用和应用质量，而享乐效益包括享受和美学[18]。2.5. 用户忠诚度用户和消费者是构建业务或提供服务时要考虑的最重要的方面。用户忠诚度是指服务提供商与服务用户建立长期关系并在与服务用户互动中获得回报的成功[18]。有两个参数表明用户是否忠诚于服务提供商：客户保留和客户吸引力[18]。 忠诚的用户将再次使用服务提供商进行相同或不同的治疗，并与他人分享他们的积极意见。根据Meesala和Paul的研究[9]，患者满意度会影响患者忠诚度。 Xu等人[18]讨论了移动应用程序的用户满意度，并指出客户价值和客户满意度先于并影响客户忠诚度。结合两项研究的结果，用户忠诚度已在本研究中被用来指的忠诚的医疗服务用户的移动医疗应用程序。P.W. Handayani等人医学信息学解锁20（2020）10042932.6. 概念模型本研究中使用的研究模型修改了Meng等人以及Meesala和Paul [8，9]使用的研究模型。本研究中使用的因素的选择适合于本研究的背景，目的和问题的制定;特别是，本研究使用了移动健康的论点质量因素，移动健康来源的可信度，健康意识，用户满意度，日常使用意图，和用户忠诚度移动健康。选择论证质量和来源可信度因素是因为它们经常用于应用ELM的研究。选择健康意识是为了最大限度地发挥这项研究的原创性，因为只有少数研究探讨了这一问题，特别是在印度尼西亚。选择常规使用意图作为用户响应之间的桥梁，当使用一次系统时，经常重复使用它。另外两个因素是患者满意度和患者忠诚度，然后将其调整为用户满意度和用户忠诚度;这两个因素也广泛用于VSL模型的研究。图1说明了所使用的研究模型。在这项研究中，移动健康论证质量被定义为由移动健康服务给出的信息论点的强度水平，使得其将被信息的接收者接受。在这种情况下，论证的强度可以从各个方面来看，例如其相关性，准确性和完整性[11]。当使用由移动健康应用提供的各种特征时，移动健康应用的用户可以评估这些方面。例如，根据Meesala和Paul[9]，患者满意度是决定医院成功的因素之一。在这种情况下，准确性也是评估论证质量的一部分[11]。Meng等人的研究结果加强了这一预测。[8]证实了论证质量在常规使用意图中的重要作用。因此，我们提出以下假设：H1。移动健康论证质量显著影响用户对移动健康的满意度。在这项研究中，来源可信度被定义为用户对移动医疗应用程序提供的产品或服务的信心水平。一个可以根据程度对来源的可信度进行评估用户认为移动医疗服务可以提供知识，值得信赖，并由专家管理[8]。一个重要的考虑因素，移动保健服务的管理是如何以用户可以信任的方式提供服务。例如，Alodokter的移动健康应用程序与系统中记录的约20，000名医生和500家医院合作[ 12 ]。其他移动医疗应用程序也使用相同的流程，与医院、药剂师、药房、医生和其他健康专家合作，以保持他们提供给用户的信息的质量。这引发了关于移动健康来源用户满意度的可信度。该问题基于Meesala和Paul [9]，他们证实服务提供者对患者的态度以及医疗保健提供者与患者之间的良好沟通是医院成功的关键方面;这两个方面被纳入可靠性和响应性变量[9]的一部分。在移动健康来源可信度的背景下，Meng等人先前已经探索过。[8]，可以看出，可靠性和响应性因素也可以反映在来源的可信度中，由信源的专业知识、用户对信源的信任度以及信源的多年经验决定因此，以下假设建议：H2。移动健康源可信度显著影响用户对移动健康的满意度。本研究中的健康意识被定义为一个因素，它解释了用户在日常生活中反映的健康意识的程度。这种意识的评估是基于用户对自己健康状况的了解程度，以及他们意识到自己健康状况发生变化并使健康成为生活中重要因素的程度。Jayanti和Burns [13]显示健康意识与预防保健行为之间存在正相关。该研究表明，有一种趋势，即那些对自己的健康意识很高的人会更加关注健康的生活方式，寻求有关健康的信息，并在他们的每一项活动中保持健康。Li等人[14]发现，高度关注自身健康的患者会有较低的常规使用意愿，因为他们更喜欢线下提供的健康服务。Meng等人[8]发现， 健康意识对日常使用意图没有显著影响。这是因为，即使健康意识高的人想要寻求更多的健康信息，他们可能会怀疑Fig. 1. 提出的概念模型。P.W. Handayani等人医学信息学解锁20（2020）1004294-+通过非正式渠道提供的信息，如移动保健[8]。 因此，提出了以下假设：H3.健康意识对日常使用意愿有显著影响。本研究中的移动健康用户满意度是指用户使用移动健康应用程序后的满意度水平当用户在使用应用程序后感到满意时，当他们需要健康服务时，他们可能会在日常生活根据Zagita et al.[15]，很明显，保健服务使用者的满意度与他们继续使用保健服务的意愿之间存在正相关关系Akter等人的一项研究也支持同样的结论。[16]，讨论了移动医疗在服务质量，满意度，可持续性和用户生活质量方面的影响，以及Cho [17]进行的研究，讨论了在采用应用程序后以可持续方式使用健康应用程序的被证明受用户满意度影响的持续性意图因素可以说是用户满意度也对常规使用意图产生影响的假设的开始。日常使用意图是解释用户每天使用应用程序的意图的因素。该应用程序的使用支持其在维护健康方面的活动。因此，假设如下：H4。用户满意度与移动健康显着影响日常使用的意图。日常使用意图在这项研究中反映了如何在日常生活中使用移动医疗的效率提高用户满意度。如果用户觉得某项服务的使用效率很高，他们很可能会再次使用该服务并推荐该服务。这与Meesala和Paul [9]进行的研究一致，该研究指出了用户满意度和用户忠诚度之间的相关性。用户忠诚度本身被定义为反映用户有多想再次使用移动医疗系统用户忠诚度还通过与其他应用程序相比，用户继续使用应用程序的可能性来衡量。Xu等人[18]声称，用户对应用程序的满意度因此，提出了这一最终假设：H5。日常使用意愿显著影响移动健康用户忠诚度.3. 材料和方法3.1. 数据收集程序到目前为止，印度人使用最多的移动医疗应用程序是Alodokter，Halodoc，YesDok和KlikDokter [6]。因此，这些是研究的主要对象，因为目前的研究专门探讨了印度尼西亚人使用的移动医疗应用。研究过程包括以下几个阶段：研究问题的制定、模型的设计、问卷的准备、可读性测试、数据收集、数据分析和结论的得出。进行了可读性测试，以避免使用被调查者可能无法理解的句子和词语。7名受访者参与了可读性测试。该问卷在根据阅读能力测试结果进行改进后，通过Line、Twitter和Insta-gram在线分发。问卷的目标受访者是至少使用过一次移动健康应用程序的马来西亚人。由于本研究为验证性研究，故采用基于协方差的结构方程模型（CB-SEM）作为数据处理方法。此外，选择CB-SEM是因为获得的数据符合最小样本量和正态分布。因此，使用CB-SEM方法和Amos 21.0软件对收集的数据进行统计学处理。3.2. 研究工具调查问卷包括人口统计学相关问题和用于测量研究变量和检验假设的问题。人口统计学问题旨在了解受访者的背景。研究问题使用了李克特量表，答案从1到5不等，1表示“强烈反对”，5表示“强烈同意”。”3.3. 受访者人口统计数据该问卷可于2019年10月12日至2019年11月17日期间完成。共收到765份答复。然而，只有558份问卷完全完成，38份被排除，因为它们包含离群数据，因为p1和p2值小于0.001 [19]，通过Amos 21.0软件处理确定;因此，本研究使用了520份有效问卷。表1提供了答复者的人口概况。在参与这项研究的受访者中，80%为女性，57.1%的年龄在21至25岁之间。此外，55.2%是学生，55.6%居住在大雅加达。最常用的移动医疗应用程序是Halodoc（72%）和Alodokter（25%）。4. 结果本节介绍了使用CB-SEM的研究分析。数据处理和分析阶段分为几个步骤：研究模型的识别，研究模型的估计和评估，研究模型的可行性测试，以及研究模型的解释和修改[19]。用Amos21.0软件绘制路径图，对研究模型进行规范化.研究模型的识别旨在确保CB-SEM模型中的每个参数至少有一个唯一的解决方案。研究模型的识别阶段有三种可能的结果：识别，识别不足和过度识别[19]。通过确定自由度（df）值进行识别。在研究模型被归类为过度识别（DF）之后，在进入研究模型的评估阶段之前需要满足几个条件[19]。这些要求与样本量、数据正态性、离群值、多重共线性和违规估计有关[19]。后 进行 的 估计 和 评价 的 研究模型，可以进行模型可行性测试。研究模型的可行性试验分为测量模型试验和结构模型试验两部分[19]。进行测量模型检验，以检验由潜在或构造变量以及显式变量或指标解释潜在变量[19]。进行结构模型检验以确定潜在变量之间的关系[19]。这个测试是在测试假设之前完成的4.1. 度量模型本研究获得的df值为222（过度识别），符合CB-SEM继续估计过程的要求。多元正态分布数据的值范围为2.58至2.58.发现数据不是正态分布， 总值为四万七千九百六十六元。为了克服这一点，删除了离群数据，以便数据可以正态分布。离群数据可以通过马氏距离的期望值看到;然而，如果p1和p2的值为0.001，则可以说数据是离群值[19]。< 在总共558个初始问题中有38个离群值-因此，从520份问卷中获得的数据可用于下一个过程。然而，数据在多变量中不是正态分布的 好了， 作为 的 值 降低 到 23.305. 到 克服这个P.W. Handayani等人医学信息学解锁20（2020）1004295表1受访者的人口统计数据。人数受访者和百分比性别男性104 20%妇女416 80%年龄1821263136每个变量的CR值。CR可用作Cronbach α的替代方法，因为类似的方法用于通过与总方差相比的几个指标解释的变量的比率来测试可靠性[ 21 ]。CR值必须高于0.7 [19]。的下一步是收敛有效性测试。进行该测试是为了测量具有相同结构的几个指标的相关性水平[19]。在这种情况下，载荷因子、CR和提取的平均方差（AVE）的值是相关的。表2显示了CR和AVE的值。在通过测量模型之后，结构模型测试开始于对所提出的模型的拟合优度（GoF）的评估。占领住所40岁以上1 0.19%学生287 55.19%私人雇员153 29.42%公务员16 3.08%企业家22 4.23%家庭主妇17 3.27%其他25 4.81%大雅加达289 55.58%模型这个值决定了模型与获得的研究数据的拟合程度[19]。该检验中使用的标准是最小样本差异函数除以自由度或赋范卡方（CMIN/df）、拟合均方根误差（RMSEA）、赋范拟合指数（NFI）、比较拟合指数（CFI）、拟合优度指数（GFI）、平方残差（RMR）。在初始测试中，爪哇岛（大雅加达以外）18034.62%符合良好拟合类别;因此，进行了修改爪哇岛以外地区51 9.81%教育程度高中61 11.73%文凭31 5.96%学士到研究模型。通过检查Amos 21.0中的修改指数并添加变量之间的协方差对研究进行修改。 在该模型中，添加变量之间，根据最大修改指数确定最常用的移动医疗应用程序硕士Alodokter 133 25.58%Halodoc 376 72.31%KlikDokter 5 0.96%YesDok 0 0%其他6 1.15%Amos 21.0中的值。表3详细列出了符合临界值的GoF标准。4.2. 结构模型使用应用程序的主要原因应用程序提供的便利335 64.42%在GoF标准符合临界值后，使用5%的显著性水平在两个方向（双尾）该检验确定了估计变量之间的p值最常用的功能其他19 3.65%在线健康咨询269 51.73%结果如果p值符合p 0.05的要求，则假设<寻找信息/健康文章9818.85%已被接受[19]。如表4所示，研究人员提出的所有假设均满足p 0.05要求;因此，<买药14327.5%这项研究被接受。预约医生/医院50.96%使用应用程序的时间长度保险0 0%其他5 0.965<3个月193 37.12%36个月1年以上72 13.85%5. 讨论5.1. 对调查结果的总体讨论这项研究表明，应用程序的主要缺点所提供的信息不充分。提供的信息不可靠。应用程序很难理解。242 46.54%50 9.62%34 6.54%移动保健提供者的论点和移动保健用户的满意度（即，H1已接受）。换句话说，如果移动医疗服务提供商希望用户对他们的服务感到满意，他们必须确保他们的论点被用户接受的质量[11]。此外，在这项研究中，大多数受访者使用移动健康咨询他们的健康操作系统a您是否曾向他人推荐过该应用程序？其他194 37.31%iOS 163 30.62%安卓368 69.38%是412 79.235否108 20.77%在线购买药品，搜索健康文章。这表明，公众对通过移动保健获得保健信息的需求非常高。因此，如果移动医疗服务提供者提供的论证质量得不到保证，用户很有可能会a如果答卷人以前曾使用两个操作系统访问移动保健系统，则问题，有必要进行500个自举样本的自举，置信水平为95。多重共线性是一种现象，其中两个或多个预测变量具有相关性[20]。指标之间的相关值为0.9表示多重共线性[19]。本研究不存在多重共线性。违规估计是数据中的估计错误，可以通过查看每个变量的方差本研究中的所有方差值均为正值，这意味着没有估计误差。因此，可以通过考虑可靠性、内部一致性和收敛效度等指标来进行测量模型。如果该值大于0.7，则所有指标均符合负荷系数要求内部一致性通过检查对服务不满意，不想再使用这些应用程序。表2CR和AVE值。可变CRAveMAQ0.99260.97812MSc0.992150.9768UST0.994950.9801瑞0.992370.97747HCO0.992830.97878ULT0.931810.82297注：CR=复合可靠性; AVE=提取的平均方差; MAQ= m-健康论证质量; MSC=m-健康来源可信度; UST=用户满意度; RUI=常规使用意图; HCO=健康意识;RUI=用户忠诚度。费用减少468.85%时间效率12023.085P.W. Handayani等人医学信息学解锁20（2020）1004296表3绝对拟合指数测试结果。GoF指数截止值值结果CMIN/df<2.01.391很好的适合RMSEA<0.080.027很好的适合NFI>0.90.967很好的适合CFI>0.90.990很好的适合GFI>0.90.975很好的适合TLI>0.90.982很好的适合RMR≤0.050.028很好的适合注：GoF=拟合优度; CMIN/df=自由度或赋范卡方; RMSEA=拟合均方根误差;NFI=赋范拟合指数; CFI=比较拟合指数; GFI=拟合优度指数; TLI=Tuck-er表4结构模型假设检验结果。假设p值结果H1UST<-MAQ0.007接受H2UST<-MSc0.003接受H3瑞<-HCO0.005接受H4瑞<-UST0.004接受H5ULT<-瑞0.006接受注：MAQ=移动健康论证质量; MSC=移动健康来源可信度; UST=用户满意度;RUI=常规使用意向; HCO=健康意识; RUI=用户忠诚度。在这项研究中，46.54%的受访者认为移动医疗的主要缺点是缺乏信息。207名中立的受访者、75名不同意的受访者和9名强烈不同意移动医疗成功解决其健康问题的受访者支持这一观点。这种缺陷是反映论证质量的相关性方面的一部分。这一假设的结果丰富了以前的研究，发现服务提供的准确性是决定医院成功的关键因素[9]。然而，在这项研究中，准确性并没有被用作一个单独的因素，而是作为一个参数质量的指标，而医院的成功被移动医疗服务用户的满意度所取代，这可以用作医疗服务成功的指标。这一假设的结果也丰富了Meng等人的研究。[8]通过显示不仅论点质量和常规使用意图之间存在关系，而且论点质量和对移动健康的满意度之间也存在关系。此外，移动健康源的可信度影响用户满意度，派系（即，H2接受）。在这项研究中，用来衡量移动保健来源可信度的因素是，这些服务实际上确实提供了用户所需的知识，移动保健服务值得信赖，移动保健服务具有很高的可信度，以及移动保健服务由技术和保健专家管理。在这种情况下，移动保健服务部门与卫生部门各方面专家开展的合作是有效的，因为事实证明这是决定移动保健用户满意度的一个重要因素。与这一假设有关的另一项调查结果是，50名受访者认为移动保健提供的信息不如其他媒体提供的信息可靠。这需要改进，以提高用户满意度。这项研究的结果丰富了Meesala和Paul [9]的研究，他们发现服务提供者对患者的态度以及医疗服务提供者与患者之间的良好沟通是医院成功的决定因素这项研究也支持了Kautsar [22]的研究结果，该研究阐明了来源可信度与用户对作为主持人的采购决策的满意度之间的关系在这项研究中，它被证明是有一个直接的关系，这两个因素之间没有经过中介。此外，委员会认为，那里是一显著关系用户之间意识 的 健康 和 意图 到 使用 一个 移动健康应用常规地（即，H3接受）。这与Meng等人的研究结果形成对比。[8相反，这项研究加强了另外两项研究，Jayanti和Burns和Li等人[13，14]的研究发现，健康意识因素与人们寻找健康信息的行为之间存在关系在Jayanti和Burns [13]的研究中，这两个因素和来自普通公众的响应之间存在积极影响，而在Li等人的研究中，[14]，这两个因素对慢性病患者有负性影响。在目前的研究中，统计学证明的效果适用于两个方向，并没有确定积极或消极，所以它可以支持两项研究。此外，H4被接受：用户对移动医疗的满意度显著影响用户常规使用移动医疗应用程序的意图。如果用户对移动保健提供的服务感到满意，他们往往会经常使用移动保健来保持健康。如果用户信任移动健康，并认为移动健康成功地解决了他们的健康问题，就会出现这种情况。这项研究的结果丰富了几个以前的研究证明，用户满意度和持续意图之间存在关系[15满足感影响常规使用意向的研究结果有助于加深对持续意向的理解。最后，经常使用移动医疗应用程序的意图影响用户在这项研究中，79.23%的受访者向他人推荐了移动医疗服务，推荐服务反映了用户的忠诚度。这项研究的结果丰富了Meesala和Paul的研究成果[9]，该研究指出了用户满意度对用户忠诚度的影响。在当前的研究中，还可以看出，用户满意度对用户忠诚度有影响，尽管不是直接的，因为这是通过常规使用应用程序的意图变量发生的5.2. 理论意义这项研究的结果证实了Meng等人进行的研究。[8]，该研究发现，公众的健康意识和经常使用移动医疗的意图之间存在间接影响。本研究证明了这两个因素之间存在着直接的影响此外，本研究的结果证实了Meesala和Paul [9]进行的研究，该研究发现，用户对医疗服务的满意度对用户对医疗保健提供商的忠诚度有显著影响。正如Meesala和Paul [9]的研究所解释的那样，这一点也在移动医疗的背景下得到了证实，而不仅仅是在最后，本研究的结果证实了Meng等人的研究。[8]，该研究发现，移动健康论证质量和移动健康来源可信度对常规使用意图有显著影响。在本研究中，这种影响是通过移动健康的用户满意度的因素桥接。5.3. 实际影响这项研究对移动医疗服务提供商，如Alodokter，Halodoc，YesDok和KlikDokter具有实际意义。这项研究表明，移动医疗信息的质量应用程序对用户为了使人们经常使用移动保健服务，并保持忠诚，移动保健服务提供者需要制定战略，使公众相信移动保健服务所提供资源的可信度。实现这一目标的一种方法是向公众提供更多信息，说明平台与信息提供者之间的合作情况，这些信息提供者是卫生部门的专家，是所提供的移动保健服务的一部分。这些信息可以通过应用程序或通过应用程序外的促销活动提供。 移动医疗服务提供商还可以增加P.W. Handayani等人医学信息学解锁20（2020）1004297通过提供适当的解决方案，提高用户对移动保健的忠诚度，使他们的论点具有现实意义这可以通过与卫生部门的专家建立更大的合作来实现，例如在医院。为了解用户的实际需要而应采取的另一项举措是对目标市场和用户对迄今为止提供的信息的满意度。本研究结果可作为评估材料，以提高信息来源的可信度和移动健康论点的质量5.4. 局限性和建议本研究中讨论的服务并不特定于移动医疗的某些功能。建议进一步的研究可以对这些特征进行分类（例如，通过专注于在线医生咨询服务或在线购买药物）。此外，未来的研究可以在更详细地说明了受访者在满意度、使用意愿和对移动医疗的忠诚度方面的人口统计学差异的影响5.5. 结论影响移动健康用户忠诚度的因素包括移动健康论证质量、移动健康来源可信度、健康意识、移动健康用户满意度和常规使用意愿。基于本研究的结果，移动医疗服务提供商需要确保移动医疗应用程序提供的来源的可信度，并了解社区的需求，以提供所需的信息，以提高用户的忠诚度。伦理批准我们的研究不需要伦理批准潜在的利益作者声明他们没有潜在的利益冲突。作者声明我们希望确认，本出版物不存在已知的利益冲突，也不存在可能影响其结果的重大财务支持。我们确认，所有署名作者均已阅读并批准了该手稿，并且没有其他符合作者资格标准但未列出的人员。我们进一步确认，手稿中列出的作者顺序已得到我们所有人的批准。我们确认，我们已充分考虑到与本作品相关的知识产权保护，并且在知识产权方面不存在出版障碍，包括出版时间。在此过程中，我们确认我们遵守了我们机构关于知识产权财产我们理解，通讯作者是编辑过程的唯一联系人，包括编辑经理和与办公室的直接她负责与其他作者沟通进展情况，提交修订和最终批准证明。我们确认我们提供了一个当前的、正确的电子邮件地址，该 地 址 可 由 通 讯 作 者 访 问 ， 并 已 配 置 为 接 受 来 自 putu.wuri@cs.ui.ac.id的电子邮件。竞合利益作者声明无利益冲突确认本研究由Hibah Penelitian Dasar Ungugulan Perguruan支持Tinggi KEMMIAN RISET DAN TEKNOLOGI/BADAN RISET DAN INOVASINASIONAL，附录编号NKB-2712/UN2.13/ HKP.05.00/2020和合同编号NKB-113/UN2.13/HKP.05.00/ 2020。附录A. 补充数据本文的补充数据可在https：//doi网站上找到。org/10.1016/j.imu.2020.100429。引用[1] 世界卫生组织。MHealth：将适当的数字技术用于公共卫生。2018.https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA71/A71_20-en.pdf。[2019年10月10日[2] 世界卫生组织。《移动保健：通过移动技术实现保健的新视野：电子保健系列全球观察站》，第3卷; 2011年。http：//whqlibdoc.who.int/publications/2011/9789241564250_eng.pdf。[2019年10月10日访问]。[3] Kementerian Kesehatan Rehenik Indonesia. 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