国外电子健康领域用户行为研究

奥鹏网院作业

国外电子健康领域用户行为研究
张 坤

摘 要 文章梳理国外电子健康领域用户行为研究，揭示其研究热点，寻找研究薄弱点。研究发现，国外电子健康领域用户行为研究热点集中在远程医疗、电子健康档案、健康信息服务工具、用户健康信息学、电子健康素养、移动健康和用户健康行为变化7 个主题。对未来研究的启示包括：差异化研究用户电子健康素养；探索电子健康线上线下服务结合新模式；准确掌握新信息技术在电子健康领域中的应用；多维度研究电子健康领域用户行为，避免研究的低质量重复。

关键词 电子健康 用户行为 移动健康 内容分析

0 引言
30 多年前，阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中预言“未来的医疗活动，医生仅需坐在电脑屏幕前，根据患者传来的信息便可诊断和治疗”。如今在信息技术和生物医学技术跨界融合影响下，全新医疗模式——电子健康应运而生，标志着该预言已成现实。随着“互联网+”深入发展，电子健康领域近年来呈现出蓬勃发展的态势，已成为“互联网+”新风口。

电子健康(electronic health，eHealth，E-health)并没有统一定义，世界卫生组织将其界定为以电子技术方式将健康资源和护理加以转化的一种服务。有学者认为电子健康是一种利用信息技术为医疗卫生提供更加优质和高效的服务[1]。也有学者认为电子健康是信息技术在包括预防、诊断和随诊的医疗保健领域的全方位应用[2]。在前人研究基础上，本文将电子健康界定为运用信息技术等手段帮助和加强医疗健康领域的预防、诊断、监控、治疗和管理等一系列服务过程的统称[3]。

用户行为定义并未统一，通常是在特定情境下给出相关定义。图书情报领域内，有学者认为用户行为是用户在信息系统中一切行为活动的总括[4]，也有学者将其界定为用户有意识的“查阅行为”[5]。本文在参考陈鹤阳[6]对移动图书馆用户行为定义的基础上，将电子健康领域用户行为界定为用户在电子健康服务过程中一切行为活动的总和。文中的用户不仅包括医疗从业者用户、患者用户(含潜在用户)，也包括医疗生态圈的其他参与者。国内已有研究者对电子健康领域用户行为开展研究，如张敏等[7]对在线健康社区用户诊疗信息求助行为形成机理的概念模型进行探索性研究，张坤等[8]对电子健康网站用户信息披露行为的影响因素进行扎根分析，周晓英等[9]对大学生网络健康信息搜寻行为的模式及影响因素进行了实证研究。

对国外电子健康领域用户行为进行探索研究不仅有助于拓宽用户行为的研究范围和促进电子健康领域用户行为研究向纵深发展，也有助于医疗生态圈中的各相关方优化实践，改善医疗服务现状，因此，该主题的研究具有较强的理论意义与实践意义。然笔者在对我国现有研究进行文献调研的基础上发现，用户行为研究较多，电子健康相关主题的研究也在不断增加，但对国外电子健康领域用户行为研究进行探讨的文献较缺乏，因此对该主题相关研究进行系统梳理具有一定必要性。本文通过词频分析、社会网络分析和聚类分析方法对国外电子健康领域用户行为相关研究进行统计分析，归纳国外相关研究热点主题，并结合当前研究现状，探讨对未来相关研究的几点启示，旨在为未来研究提供新思路，促进相关研究深入发展，并间接助力“健康中国2030”战略目标实现。

1 数据收集与研究概况
在收集本文数据之前，笔者分析以往类似相关研究，发现通常“国内研究”或“国外研究”并不是对研究主题所在区域进行划分，也不是根据研究者所使用的语言差异来进行区分，更不是指研究者国籍区别，而是指文章数据来源的数据库所属，即样本数据来源于国外SCI、SSCI等数据库时，就可称为“国外研究”，样本数据来源于中国CSSCI、核心期刊等数据库时，就可称为“国内研究”。而国外和国内较具代表性的文献来源数据库平台分别是Web of Science(WoS)数据库和中国知网(CNKI)数据库，因此，本文以WoS核心合集数据库中来源于SCI和SSCI 的文献为样本数据，对国外电子健康领域用户行为进行系统梳理。由于文化知识背景差异，各国对相同事物、现象等的表述不尽相同。为全面检索到相关主题发文情况，尽可能考虑国外对“电子健康”“行为”两词语的不同表述，最终将文献检索表达式设置为：主题(“electronic health”“behaviour”)Or (“eHealth”“behaviour”) Or(“E-health”“behaviour”)Or(“electronic health”“behavior”)Or (“eHealth”“behavior”) Or(“E-health”“behavior”)。其余条件不作限制，截至2019年4月，经筛选清洗，共检索到文献1，150 篇，也即本文分析的基础样本。

对样本文献发文量及发文时间的分布情况进行统计，得到图1。数据库中最早出现该主题的文献是2004 年，自此至今，除2008 年外，相关研究发文量逐年增长，其中发文量最高值为2018 年218 篇。发文走势呈现三阶段特征，2004-2009年为第一阶段，相关文献开始出现，但每年发布的文献量较少且相比上一年波动较小，文献量增长缓慢，属于研究的起步探索阶段；2010-2015 年为第二阶段，相关文献量迅速增长，且每年增幅较大，属于研究的迅速发展阶段；2016年迄今为第三阶段，相关文献量较多，每年文献量都超过160 篇，发文量逐渐趋于稳定，说明2015 年后该领域进入发展高原期。截止到2019 年4 月，本年度相关文献发文量87 篇，可见2019年国外电子健康领域用户行为研究发文量或迎来新突破，这表明该主题仍受到大量研究者的密切关注。

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图1 相关研究年度发文分布

注：红色节点组成的红色实线表示历年发文量走向，黑色实线与黑色虚线构成的网络表示历年发文数量层级，红色节点连线在不断向网络外圈扩展，发文量仅检索至2019年4月。

2 数据分析
2.1 高频关键词词频分析
对相关文献高频关键词进行统计分析可以大致确定该领域研究热点。本文对紧密相关文献的关键词进行提取统计，由于文献总量多，所含关键词也较多，考虑到统计结果的代表性，再参考Donohue提出的高频词与低频词界分公式[10]，最终将本文中高频关键词的阈值设置为8，即出现频次不少于8次的关键词被视为本文高频关键词，在对部分关键词进行清洗梳理后，得到符合条件的高频关键词有51个，降序排列后得到表1。

表1 高频关键词词频统计

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2.2 高频关键词社会网络分析
2.2.1 构造共词矩阵

高频关键词共词矩阵是进行高频关键词社会网络分析的基础，根据表1，构造51×51高频关键词共词矩阵，如表2所示(受篇幅所限，表2仅展示了部分数据)。表2中，对角线上的数值表示行列所对应关键词在所有相关文献中出现的总次数，其余表格中的数值表示行列所对应关键词同时出现在同一篇文献中的次数，次数越多，说明两关键词之间的关联程度越强，联系越密切。如“eHealth”在相关文献中一共出现158 次，与“Internet”出现在同一篇文章中的次数是29次，而与“electronic health records”同时出现的次数仅有3次。

2.2.2 共现图谱可视化

表2虽能反映高频关键词的共现频次，却不能体现高频关键词之间的内在联系。为准确、直观揭示高频关键词之间联系，更好地探析国外电子健康领域用户行为领域研究热点，利用表2 绘制高频关键词共现的网络图谱，如图2所示。图2中，每个节点代表1 个高频关键词，节点与对应的标签成比例显示，节点越大，标签越明显，表示关键词在网络中地位越重要，也更有可能是该领域研究的热点。图2 中的连线代表两节点之间联系，连线越粗，说明两节点之间联系越密切。图2 显示，受到研究者重点关注的关键词除“E-health”“eHealth”“Behavior”等核心关键词外，还有“Internet”“Technology”“Intervention”等，说明这些词所表征主题也是该领域研究的重要对象。

表2 高频关键词共词矩阵(部分)

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图2 高频关键词共现网络

2.3 高频关键词聚类分析
2.3.1 构造相异矩阵

高频关键词相异矩阵是进行高频关键词聚类分析的基础，根据表1，构造51×51高频关键词相异矩阵，如表3所示(受篇幅限制，表3仅展示部分数据)。表3中，表格中数值代表行列所对应关键词之间的相异指数。关键词相异指数指关键词之间的相异程度，取值范围处于[0，1]。关键词相异指数越低，即越接近0，说明关键词间相异性越小，关键词间关联性越强、关系越紧密、属于同一类的可能性越大，反之，关键词不属于同一类的可能性较大。

表3 高频关键词相异矩阵(部分)

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2.3.2 聚类图谱可视化

根据表3对国外电子健康领域用户行为高频关键词进行聚类分析，得到7类热点主题，如图3所示。其中类1包含“Telehealth”“telemedicine”等7 个高频关键词，类2 包括 “electronic health records”“electronic health record”等4 个高频关键词，类3 包含的高频关键词有“implementation”“Technology”等5 个，类4包含“consumer health information”“nursing”等4 个高频关键词，类5 包含的关键词有“health literacy”“eHealth literacy”等 15个。类6包含“mhealth”“smartphone”等7个高频关键词。类7 包含“Behavior change”“Intervention”等9个高频关键词。根据各类主题中高频关键词侧重，结合各高频关键词所在文献主题对每类主题进行命名，最终将第1类主题命名为远程医疗，第2类主题命名为电子健康档案，第3类主题命名为健康信息服务工具，第4类主题命名为用户健康信息学，第5类主题命名为电子健康素养，第6 类主题命名为移动健康，第7类主题命名为用户健康行为变化研究。

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图3 高频关键词聚类分布

3 研究热点
通过词频分析、社会网络分析和聚类分析，得到国外电子健康领域用户行为研究的7大热点，如图4所示。

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图4 国外电子健康领域用户行为热点示意图

3.1 远程医疗
远程医疗是指医疗机构通过运用先进的通讯技术与信息技术，邀请其他医疗机构来为本机构提供技术等支持的医疗活动。作为新型医疗服务形式，远程医疗已成为国际医疗卫生发展新趋势，为现代医学发展与应用开辟了广阔空间，逐渐被医疗生态圈各方参与者所接受[11]。通过充分发挥大医院或专科医疗中心的资源优势，实现健康信息和医疗技术的跨区域共享，远程医疗能更大程度地实现医疗资源的合理配置和广大用户的医疗健康需求[12]。在远程医疗服务体系中，主要参与者是远端医院、中心医院和患者三方，远程医疗服务能否深入有效开展主要受这三方参与者行为影响(也可以说是两方参与者，国外相关研究中有时并未将远端医院和中心医院进行区分，而将其统一概括为医疗机构)，因此当前国外对远程医疗领域用户行为研究主要是针对这三方(或两方)参与者来进行的。有研究从医学伦理角度对远程医疗服务中存在问题进行分析发现，由于医疗机构在对用户病情进行远程报告或评估过程中存在着不可避免的信息泄露行为，而数据安全则是影响用户持续使用远程医疗服务意愿的重要指标，因此患者隐私信息泄露行为问题的解决已迫在眉睫[13]。还有研究对远程医疗在急诊、慢性病诊疗方面的作用及成效进行分析发现，不同医疗服务类别之间，医疗从业者和患者行为差异明显[14-15]。

总体看，国外电子健康领域用户行为方向对远程医疗相关主题关注较多，由于远程医疗服务逐渐被医疗生态圈各方参与者所接受，因此，未来远程医疗服务的发展势必会更加强劲，该主题有望成为较有持续性的研究热点。

3.2 电子健康档案
电子健康档案(EHR)有时也被称电子病历(EMR)，是指以电子化方式来创建、处理并保存个人有关健康状态与医疗保健行为的信息记录，涉及医疗、保健、预防、康复等多个卫生服务领域[3]。EHR并非仅是纸质健康档案数字化，更是用户医疗诊断信息全方位、全过程综合，是现代医疗事业发展的必然要求。由于用户对EHR的接受度和满意度对EHR实施至关重要，因此相关研究较多。有研究通过对奥地利和德国用户在医疗领域引入EHR的态度和行为进行调查发现，受访用户多持积极态度，多数用户有兴趣管理他们的健康数据，也支持医疗保健提供者之间共享信息，但也有部分用户表示出对数据保护问题方面的担心[16]。还有研究通过对青光眼患者病例就诊前后的对照来评估EHR对患者体验、医生诊疗行为及诊所工作流程的影响，结果表明，在眼科实践中可以实施EHR，因为EHR 不会降低患者满意度体验，并且它能有效减少患者等疗时间，使医生及早诊治[17]。由于EHR受到信息科学、档案学、医学等多领域研究者关注，且研究者研究角度差异及EHR应用领域扩展，该主题有望成为电子健康领域用户行为方向较为稳定的研究热点。

3.3 健康信息服务工具
随着电子健康深入发展，大量医学健康网站、健康应用APP、健康信息系统等面向用户的健康信息服务工具不断涌现。健康信息服务工具是指任何能够帮助用户更好地管理自身健康，并且能和用户互动，能为用户提供个性化信息的电子工具、技术、系统或应用软件。尽管健康信息服务工具不断增加，但它们对用户自我保健、疾病诊疗、健康管理等行为是否真正产生了效果，还有待考察。有研究对健康信息服务工具(CHESS系统)是否影响乳腺癌患者进行了专门性分析，结果表明，健康信息服务工具不仅明显改善了用户健康状况，有效减少了患者用户看病次数及看病时长，而且提高了患者用户的生活质量和处理卫生信息的能力[18]。还有研究通过随机对照试验(RCT)发现，健康信息服务工具应用不仅会对患者服药依从性产生积极影响，而且会对癌症、糖尿病、心理健康障碍等病症治疗产生积极干预作用，但对肥胖症、哮喘病和慢性阻塞性肺病患者干预效果不明显[19]。由于信息技术不断更新，相应的健康信息服务工具也在不断推陈出新，所以该主题有望成为电子健康领域用户行为方向常提常新的研究热点。

3.4 用户健康信息学
用户健康信息学(Consumer Health Informatics，CHI)是医学信息学的分支[20]，在国内也被称为消费者健康信息学[21]、公众健康信息学[22]。CHI强调以用户为中心，关注用户需求，其核心重点是将用户偏好融入到医疗信息系统中，并向用户提供合适的信息技术、工具和方法，其目标是使用户具备参与医疗决策的能力，进而达到更好的治疗成效[23-24]。

关于该主题，有研究对老年人保健中健康信息学的应用现状进行分析发现，老年保健中的健康信息学虽是一个日益扩大的领域，但目前仍处于研究起步阶段，不仅缺乏对老年人技术需求以及如何更好地设计来满足老年人技术需求方面的研究，也缺乏信息技术与工具和老龄化不同阶段之间关系的跨学科研究，还缺乏信息技术与工具和性别差异、护理质量、经济因素及生活品质问题的进一步研究[25]。还有研究根据患者为中心的癌症护理所面临的挑战提出，信息技术是癌症护理的基本要素，但信息技术应用必须要与其他相关环境结合起来慎重考虑，不仅需要采取合适信息技术使整个护理系统保持积极沟通状态，还需加强患者对信息技术的接受程度及对护理系统的适应能力[26]。随着人们对健康重视程度的提高，面向医疗生态圈中各方参与者的CHI有望成为电子健康领域用户行为方向的持续研究热点。

3.5 电子健康素养
健康素养指用户为了能在日常生活中做出涉及保健、预防疾病和促进健康的良好判断和决策，所具有的获取、理解、应用与评价健康信息的知识、动机及能力[27-28]。而电子健康素养作为健康素养子概念，则是指用户获取并利用网络中的医疗健康信息以解决健康问题的能力。根据电子健康素养水平可将用户分为高电子健康素养用户和低电子健康素养用户。较低的电子健康素养不但会降低用户参与和持续参与电子健康服务意愿[29]，而且会增加用户在电子健康服务互动方面的困难[30]，还容易造成延迟诊断、治疗方案遵从性较差的情况[31]，进而会增加用户发病率、死亡率和住院率[32]。有研究通过对在线健康信息寻求行为进行探讨发现，低电子健康素养用户使用计算机和互联网技术(如搜索引擎、门户网站、电子邮件)来获取健康信息可能性较小[33]，不太可能有多个信息获取源，也不太可能将互联网作为他们的主要信息获取源[34]，他们花费在无关信息上的时间也远远多于那些高电子健康素养用户[35]。有研究显示，患有哮喘或糖尿病的青少年无论健康素养如何，他们都经常在网上搜索健康信息[36]。另有研究表明，高电子健康素养用户比低电子健康素养用户更可能表现出体育锻炼和均衡化饮食的良好健康行为[37]。还有研究发现，即使用户电子健康素养水平很高，但如果他自我效能感较低，那其所具备的能力也不足以找到其所需健康信息，即使能找到，他也无法确定健康信息质量[38]。“互联网+医疗”、智慧医疗、精准医疗等在全球盛行，使越来越多用户开始通过电子健康服务模式来进行自我保健与管理，而与此相关的用户电子健康素养也将有望成为人们重点关注的研究主题。

3.6 移动健康
信息通讯技术迅速发展及可穿戴式设备、智能手机日益普及，引发了大量研究者对移动健康服务的研究兴趣。移动健康(mHealth)即移动医疗，是移动计算和通信技术在医疗保健和公共健康中的新应用，按照国际医疗卫生会员组织(HIMSS)的定义，mHealth指通过使用移动通信技术，例如PDA、移动电话和卫星通信来提供医疗服务和信息的医疗模式[3]。它的特点是通过移动网络提供多样服务，包括患者教育、医疗培训、疾病和疫情跟踪、诊断和治疗决策支持等[39]。其真正价值在于能够克服医生诊疗的时空局限并提供一个连续、灵活且高效的医疗服务。基于该主题，有研究者将云计算、情景感知技术、移动通信技术和无线传感网络相结合，构建一个包括两种推荐服务功能的mHealth信息推荐系统以实现个性化服务[40]。还有研究发现，感知价值和感知风险对用户采纳mHealth具有显著影响[41]。

此外，世界卫生组织(WHO)调查资料显示，慢性病已成为国际居民健康的“头号杀手”，慢性病管理成为医疗领域亟待解决的难题。由于慢性病往往具有长期服药、持续照护、高频复检的特点，因此需要患者长时间与医疗机构保持联系，这给医患双方都带来很大困扰。而mHealth在医疗领域应用就为慢性病治理提供了新思路，也为慢性病患者用户带来了新机遇。mHealth使用户个人健康数据可以被实时记录和分析，能有效预防和控制慢性病的发生与发展。因此，mHealth在医疗保健领域大有可为，有望迎来新一轮风口。

3.7 用户健康行为变化研究
近年来，医疗领域关注重心逐渐由经验医学和实证医学过渡为荟萃循证，由注重疾病诊治转向慢病防治、无病预防，由医疗诊断同质化发展成个性化诊疗与同质化诊疗并存。与此同时，可穿戴设备、智能移动终端等信息技术工具不断推陈出新、日益普及；用户电子健康素养不断提升；用户健康期望值和健康需求不断提高。这一系列变化所带来的结果是用户对自身健康干预能力增强，进而，用户健康行为不断变化。有研究显示，影响健康行为的干预措施虽然很少但很显著，特别是基于计划行为理论的干预往往对健康行为影响更为显著；干预措施中包含的行为改变技术越多，对健康行为所产生影响越大；通过使用与参与者进行交流的其他方法，特别是使用短消息服务(SMS)能显著增强基于网络干预措施的有效性[42]。有研究表明，针对成年人健康行为的电子健康干预“My plan”是可行和可接受的，相比受教育程度较高的年轻人，受教育程度低且超过40岁以上人群认为个人建议和行动计划更具激励性，但他们的个人建议也比受教育程度较高的年轻人长得多[43]。有研究发现，当孩子出现健康问题时，其父母会尝试从亲人处获取信息，但随着互联网可访问性提高，从网络中获取孩子症状信息成为孩子父母采取的主要途径；然而，互联网存在的一些限制条件会引发孩子父母的疑虑和不安全感，只有医生才能够消除他们的不安全感，因此，在网络中收集到的信息在他们决策时并未发挥作用，网络中所采集的信息只能是医生信息的补充而非取代[44]。还有研究表明，在线社交网络干预能对用户健康行为产生有效影响，但由于当前这一领域研究还处于起步阶段，许多其他问题，如社交网络干预影响后用户行为变化能否长期持续、如何最大限度保持用户粘性以及如何利用在线社交网络实现大规模传播等问题还有待进一步研究[45]。由于用户的电子健康素养、健康期望值、健康需求和信息技术工具都处于动态变化之中，与其紧密相连的用户健康行为势必也是动态变化的，因此，对健康行为变化相关主题开展持续研究意义非凡。

4 未来研究启示
对比已有《国内电子健康用户信息行为研究》[46]的研究结论，本文发现，由于上述文献研究的行为更为具体，国内外相关研究中研究热点的数量与主题并不完全一致，但电子健康档案、移动健康(移动医疗)和电子健康素养却是国内外相关研究中共同的研究热点。根据国内外相关研究热点主题的聚类比较及对相关文献的研读分析，笔者认为本文的研究启示主要表现在4方面。

4.1 差异化研究用户电子健康素养
电子健康素养对用户参与电子健康的态度及行为具有重要影响，其重要性不言而喻。这里的用户不仅包括患者用户、医疗从业者用户，也包括医疗生态圈的其他参与者，尤其是数字移民和数字难民类医疗参与者。但现有研究多关注患者群体的电子健康素养问题，对医疗生态圈中其他方电子健康素养问题探讨较少。而在患者群体层面，现有研究往往更多的是进行系统性研究，即对患者不进行维度划分，笼统的用“用户”或“患者”来代替，并未对患者群体进行细分，这种情形下，研究结果势必不能准确反映各类用户的电子健康素养情况。其实，即使是患者群体，其电子健康素养水平也差异明显，比如数字难民类患者和数字原住民类患者的电子健康素养极有可能存在差异。鉴于此，笔者认为未来相关研究可将研究群体扩展至医疗生态圈的更多参与方，并进一步细化研究群体，在此基础上对每类用户的电子健康素养进行差异化研究。

4.2 探索电子健康线上线下服务结合新模式
互联网在医疗健康领域的应用已势不可挡，在当前环境下，医疗领域能做的不是逆潮流而行，而应顺应新形势，积极转变服务模式，做到互联网与医疗健康领域真正的跨界融合。一方面，受现实条件制约，线上的许多医疗服务最终还要回归线下才能得以实现；另一方面，用户期望享受到不受时空限制的个性化、定制化医疗服务，而能满足用户这种期望和诉求的最好方式就是线上服务。目前，在“互联网+”影响下，已有较多研究者开始关注网络健康服务，但很多研究都忽视了线上线下服务的关联，仅从“线上”层面来探讨问题，因而不能准确揭示现实情境。实际上，目前健康服务并非仅有线上或者线下两种服务模型，还有一种介于二者之间的结合模式，比如一些医院已经推行的线上挂号线下就医服务就是服务模式的一种新突破。鉴于此，笔者认为未来相关研究不仅需要关注远程医疗服务、移动健康服务等与线上服务模式紧密相关的问题，还需要对电子健康线上与线下服务结合过程中存在的新问题及新模式进行深入探讨。

4.3 掌握新信息技术在电子健康领域中的应用
互联网+医疗环境下，用户行为随信息技术发展不断变化。在此环境下，用户能够打破医疗服务时空限制，随时随地享受到快速、便捷的医疗服务。新信息技术在电子健康领域应用往往会产生如远程血压仪、可穿戴设备、移动应用APP等一系列附属产品，对用户健康行为产生直接或间接影响。如智能化可穿戴设备可以实时收集和监测用户生命体征数据并将其反馈到云端存储和处理，一旦用户某项生理指标超出正常范围，会自动预警，提醒用户及时就诊，从而提升用户健康安全系数。随着人工智能发展逐步成熟，未来人工智能相关技术在电子健康各领域的应用有望迎来新一轮风口，对深度学习、增强学习等在疾病甄别过程、疾病预测过程中应用等问题的探究都值得研究者密切关注。

4.4 多维度研究电子健康领域用户行为
电子健康领域用户行为分类方式众多，不同分类方式会造成研究主题与研究结果的差异，而相同分类方式则可能造成研究主题趋同化和研究结果同质化。扎堆研究现象并不一定是问题，但研究的低质量重复则是学术重症。对现有研究进行内容分析发现，当前电子健康领域用户行为低质量重复现象突出，常见问题是用同一方法对同一主题进行重复研究，得出的结论也并无新意，这可能与电子健康跨学科性质明显这一特征有关。热点问题探讨本无可厚非，但不能一叶障目。据此，笔者认为未来相关研究应从“单一视角分析”走向“多维视角分析”，既可考虑从患者、医疗从业者、医疗生态圈其他参与者等不同用户群体角度进行某一特定行为的差异化研究；也可尝试从用户不同行为目的，如健康信息搜寻行为、健康信息贡献行为、健康信息采纳行为等角度进行某一特定群体的系统性探索。从不同视角对电子健康领域用户行为进行区别研究后的结果势必会更加全面，更加深入，也更具有普适性。

5 结语
本文通过词频分析、社会网络分析和聚类分析方法对国外电子健康领域用户行为相关研究进行文献调研后发现，当前研究热点主要集中在远程医疗、电子健康档案、健康信息服务工具、用户健康信息学、电子健康素养、移动健康和用户健康行为变化研究七个主题。这对未来相关研究的启示是，首先，应差异化研究用户电子健康素养；其次，应顺应新形势，积极探索电子健康线上线下服务结合新模式；再次，应准确掌握新信息技术在电子健康领域中的应用情况；最后，多维度研究电子健康领域用户行为，避免研究的低质量重复。需要说明的是，囿于数据可得性和可处理性，本文并未对MEDLINE等其他数据库进行检索，同时，在选取主题词时具有一定主观性，可能会存有部分文献的遗漏问题，因而本文数据源具有一定局限性。但本文尚属探索性文章，期冀本文介绍能为未来电子健康领域用户行为方向的纵深发展提供有益借鉴。

参考文献

[1]Eysenbach G.What is e-health?[J].Journal of Medical Internet Research，2001，3（2）：E20.

[2]彭彧华，武亚琴，刘伟峰，等.电子健康及其发展研究[J].医学信息学杂志，2011，32（7）：7-10.

[3]张坤，王文韬，谢阳群.我国电子健康研究进展[J].图书馆论坛，2018，38（8）：84-92.

[4]陈义平，梁钢.图书馆用户行为与最小努力原则[J].湖南城市学院学报（自然科学版），2000（2）：75-77.

[5]卢荣远.情报用户行为的社会心理基础[J].技术与市场，1987（2）：35-38.

[6]陈鹤阳.国内外移动图书馆用户行为研究综述[J].图书情报工作，2016（22）：135-144.

[7]张敏，刘雪瑞，张艳.在线健康社区用户诊疗信息求助行为形成机理的概念模型——基于扎根理论的探索性研究[J].情报科学，2019（4）：22-28.

[8]张坤，王文韬，李晶，等.电子健康网站用户信息披露行为影响因素研究[J].图书情报工作，2018，62（16）：82-91.

[9]周晓英，蔡文娟.大学生网络健康信息搜寻行为模式及影响因素[J].情报资料工作，2014（4）：50-55.

[10]Rosenberg B.Understanding scientific literatures：A bibliometricapproach[J].Information Storage & Retrieval，1973，10（11）：420-421.

[11]Ohannessian R，Ponson L，Vandenbergh P.Design and implementation of a contracting method for telemedicine activities in the Rhône-Alpes region，France[J].European Research in Telemedicine，2015，4（1）：13-17.

[12]Tiako P F，Tiako P F，Foguem C，et al.Modeling for effective collaboration in telemedicine[J].Telematics&Informatics，2015，32（4）：776-786.

[13]Ataç A，Kurt E，Yurdakul S E.An Overview to Ethical Problems in Telemedicine Technology[J].Procedia - Social and Behavioral Sciences，2013，103：116-121.

[14]Ward M M，Jaana M，Natafgi N.Systematic review of telemedicine applications in emergency rooms[J].International Journal of Medical Informatics，2015，84（9）：601-616.

[15]Finet P，Jeannès R L B，Dameron O，et al.Review of current telemedicine applications for chronic diseases.Toward a more integrated system?[J].IRBM，2015，36（3）：133-157.

[16]Hoerbst A，Kohl C D，Knaup P，et al.Attitudes and behaviors related to the introduction of electronic health records among Austrian and German citizens[J].International journal of medical informatics，2010，79（2）：81-89.

[17]Pandit R R，Boland M V.The Impact of an Electronic Health Record Transition on a Glaucoma Subspecialty Practice[J].Ophthalmology，2013，120（4）：753-760.

[18]Gustafson D H，Hawkins R，McTavish F，et al.Internet-Based Interactive Support for Cancer Patients：Are Integrated Systems Better?[J].Journal of Communication，2008，58（2）：238-257.

[19]Gibbons M C，Wilson R F，Samal L，et al.Impact of consumer health informatics applications[J].Evidence report/technology assessment，2009，10（188）：1.

[20]Alamantariotou K，Zisi D.Consumer health informatics and interactive visual learning tools for health[J].International journal of electronic healthcare，2010，5（4）：414-424.

[21]闫慧，余章馗，姜怡婷.国内外消费者健康信息学研究进展[J].图书情报工作，2017（6）：134-141.

[22]陈怡帆，任慧玲，孙奇.国外公众健康信息学发展研究[J].生物信息学，2014（2）：145-150.

[23]Eysenbach G.Recent advances： Consumer health informatics[J].BMJ： British Medical Journal，2000，320（7251）：1713-1716.

[24]Ho J.Consumer health informatics[J].Studies in health technology and informatics，2010，151：413-424.

[25]Koch S，Hagglund M.Health informatics and the delivery of care to older people[J].Maturitas，2009，63（3）：195-199.

[26]Clauser S B，Wagner E H，Bowles E J A，et al.Improving Modern Cancer Care Through Information Technology[J].American Journal of Preventive Medicine，2011，40（5）：S198-S207.

[27]Sørensen K，Broucke S V D，Fullam J，et al.Health literacy and public health：A systematic review and integration of definitions and models[J].Bmc Public Health，2012，12（1）：1-13.

[28]Norman C D，Skinner H A.eHealth Literacy：Essential Skills for Consumer Health in a Networked World[J].Journal of Medical Internet Research，2006，8（2）：e9.

[29]Herndon J B，Chaney M，Carden D.Health literacy and emergency department outcomes：a systematic review[J].Annals of Emergency Medicine，2011，57（4）：334-345.

[30]Jensen J D，King A J，Davis L S A，et al.Utilization of Internet Technology by Low-Income Adults：The Role of Health Literacy，Health Numeracy，and Computer Assistance[J].Journal of Aging & Health，2010，22（6）：804-826.

[31]Paascheorlow M K，Wolf M S.The causal pathways linking health literacy to health outcomes[J].American Journal of Health Behavior，2007，31 suppl 1 （31 Suppl 1）：S19-S26.

[32]Berkman N D，Sheridan S L，Donahue K E，et al.Low health literacy and health outcomes：an updated systematic review[J].Annals of Internal Medicine，2011，155（2）：97-107.

[33]Chen W，Lee K H.More than search? Informational and participatory eHealthbehaviors[J].Computers in Human Behavior，2014，30（1）：103-109.

[34]Fagnano M，Halterman J S，Conn K M，et al.Health literacy and sources of health information for caregivers of urban children with asthma[J].Clinical Pediatrics，2012，51（3）：267-273.

[35]Mackert M，Champlin S E，Pasch K E，et al.Understanding health literacy measurement through eye tracking[J].Journal of health communication，2013，18（sup1）：185-196.

[36]Chisolm D J，Hardin D S，McCoy K S，et al.Health literacy and willingness to use online health information by teens with asthma and diabetes[J].Telemedicine and e-Health，2011，17（9）：676-682.

[37]Mitsutake S，Shibata A，Ishii K，et al.Associations of eHealth literacy with health behavior among adult internet users[J].Journal of medical Internet research，2016，18（7）：e192.

[38]Ghaddar S F，Valerio M A，Garcia C M，et al.Adolescent Health Literacy： The Importance of Credible Sources for Online Health Information[J].Journal of School Health，2012，82（1）：28-36.

[39]Mosa A S M，Yoo I，Sheets L.A Systematic Review of Healthcare Applications for Smartphones[J].Bmc Medical Informatics & Decision Making，2012，12（1）：67-98.

[40]Wang S L，Chen Y L，Kuo A M H，et al.Design and evaluation of a cloud-based Mobile Health Information Recommendation system on wireless sensor networks[J].Computers & Electrical Engineering，2016，49：221-235.

[41]Yang H，Yu J，Zo H，et al.User acceptance of wearable devices： An extended perspective of perceived value[J].Telematics and Informatics，2016，33（2）：256-269.

[42]Webb T L，Joseph J，Yardley L，et al.Using the Internet to promote health behavior change： A systematic review and meta-analysis of the impact of theoretical basis，use of behavior change techniques，and mode of delivery on efficacy[J].Journal of Medical Internet Research，2010，12（1）：e4.

[43]Plaete J，De Bourdeaudhuij I，Verloigne M，et al.Acceptability，feasibility and effectiveness of an eHealthbehaviour intervention using self-regulation：‘MyPlan’ [J].Patient education and counseling，2015，98（12）：1617-1624.

[44]Van der Gugten A C，de Leeuw R J R J，Verheij T J M，et al.E-health and health care behaviour of parents of young children：a qualitative study[J].Scandinavian journal of primary health care，2016，34（2）：135-142.

[45]Maher C A，Lewis L K，Ferrar K，et al.Are Health Behavior Change Interventions That Use Online Social Networks Effective? A Systematic Review[J].Journal of Medical Internet Research，2014，16（2）：e40.

[46]王文韬，张坤，徐淑颖，等.国内电子健康用户信息行为研究[J].图书馆建设，2018（10）：86-91.

Foreign Researches on User Behavior in Electronic Health

ZHANG Kun

Abstract Electronic health（eHealth or E-health）is a hotspot field for scientific researches.This paper makes a review of foreign researches on user behavior in the field of electronic health，revealing the hot issues as well as the weak points.It is found out that foreign researches on user behavior in the field of electronic health focus seven topics，including telemedicine，eHealth records，health information tools，consumer health informatics，electronic health literacy，mobile health and the change of users’health behavior.It also points out some key topics for future researches，like to attach importance to users’diverse electronic health literacy，explore new modes of electronic health in which online and offline services are combined together，grasp the application of new information technologies in electronic health，and conduct multidimensional researches on user behavior in the field of electronic health so as to avoid low-quality repetitions.

Keywords electronic health；user behavior；mobile health；content analysis