《BMC Medical Education》：Technology affinity, digital tool use, and implications for health professions education: a cross-sectional study
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数字化医疗转型要求专业人员能够将技术创新整合至临床实践中。除结构性实施外，成功的采纳亦依赖于个体的技术亲和力（technology affinity）与日常数字化参与。然而，关于常规数字工具使用与医疗卫生专业人员技术态度之间关联的证据仍较为有限。本研究旨在考察
数字化医疗转型要求专业人员能够将技术创新整合至临床实践中。除结构性实施外，成功的采纳亦依赖于个体的技术亲和力（technology affinity）与日常数字化参与。然而，关于常规数字工具使用与医疗卫生专业人员技术态度之间关联的证据仍较为有限。本研究旨在考察德国医疗卫生专业人员日常数字工具使用与技术亲和力之间的关联，并探讨其对教育和培训的启示。研究方法：本研究遵循STROBE报告指南开展了一项探索性定量横断面调查。2023年6月至2024年4月期间，研究人员对德国医疗卫生专业人员进行了匿名在线问卷调查。技术亲和力采用经过验证的TAEG量表（Technikaffinit?t für elektronische Ger?te）进行测量，评估维度包括技术热情、感知能力、感知收益和感知弊端。统计分析涵盖描述性统计和组间比较。为在控制潜在混杂因素的情况下检验不同日常数字工具使用水平间的技术亲和力差异，研究以年龄、性别、受教育程度和职业为协变量进行了多元协方差分析（MANCOVA）。此外，研究还进行了多元回归分析以评估数字工具使用与技术亲和力各维度之间的独立关联。所有分析均使用IBM SPSS Statistics 29版完成。研究结果：共分析1,211名医疗卫生专业人员的数据。较高的日常数字工具使用水平与所有维度上更强的技术亲和力显著相关，这一关联独立于社会人口学和职业因素。年轻参与者和男性参与者表现出更高的亲和力得分。护士与其他医疗卫生专业人员之间的差异较小；然而，鉴于职业变量的聚合性质，这些发现应谨慎解读，且不能据此推断特定职业群体之间的差异。研究结论：日常数字化参与与医疗卫生专业人员积极的技术态度密切相关，尽管因果关系尚无法推断。因此，教育和专业发展项目应整合结构化的实际数字工具使用机会，并关注与年龄和性别相关的数字信心差异。通过经验式学习（experiential learning）强化数字能力，可能提升医疗卫生环境中对数字创新的准备度。
**研究背景与问题提出**
医疗数字化转型已成为全球卫生体系发展的结构性需求而非技术选择。德国正通过国家战略推动医疗数字化进程，关键立法包括为全体参保人引入退出式电子病历的《数字法》（Digital Act, DigiG），以及促进健康数据二次利用于研究与创新的《健康数据使用法》（Gesetz über den Datennutzung im Gesundheitswesen, GDNG）。然而，尽管投入可观，一线医疗工作者的技术采纳率仍不一致，这可能阻碍数字健康创新的有效实施、降低护理流程效率，并限制数据驱动医疗的潜在效益。
现有研究表明，除技术基础设施和培训外，医疗卫生专业人员的态度和数字化思维模式——本研究中概念化为技术亲和力——对成功实施至关重要。技术亲和力指个体对数字技术的一般兴趣、信心与开放性，与技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）和整合技术接受与使用理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT）等行为意向导向的框架不同，该技术亲和力涵盖潜在的认知情感准备状态。先前研究证实，德国不同职业群体、地区和机构类型间的数字准备度存在显著差异，护士群体因自主权限有限、IT支持不足及缺乏结构化数字培训路径而面临更高障碍，但许多护士在获得充分支持和参与决策时表现出高度的技术采纳意愿。
鉴于日常数字工具使用与多维度技术亲和力之间的实证关联证据仍然有限，尤其在德国医疗体系内，本研究旨在考察日常数字工具使用与德国医疗卫生专业人员技术亲和力之间的关联，并探讨其对卫生专业教育和数字劳动力发展的启示。
**研究设计与方法**
本研究采用定量探索性横断面调查设计，遵循STROBE观察性研究报告指南。2023年6月至2024年4月期间，研究人员通过专业协会、医院邮件列表和定向社交媒体发帖招募了德国医院、门诊服务、长期护理和康复等多个领域的医疗卫生专业人员。经数据清洗排除不完整和不可行应答后，最终纳入1,211名参与者进行分析。
研究使用经过验证的德语版TAEG量表（Technikaffinit?t für elektronische Ger?te）测量技术亲和力，该量表包含19个项目，涵盖技术热情、感知能力、感知收益和感知弊端四个子量表，均采用5点李克特量表评分，"弊端"子量表反向计分以确保高值持续代表更高亲和力。
数字工具使用通过参与者报告的智能手机应用、计算机程序（如文字处理、文档记录）和视频游戏等类别的每日使用时长聚合测量，并二分化为≤2小时/天和>2小时/天两个水平。预测变量还包括二分化处理后的年龄（>40岁 vs. ≤40岁）、性别（男性vs.女性）、受教育程度（高等教育学位vs.其他）、过去12个月继续教育参与情况（是/否）以及职业角色（护理专业vs.其他卫生专业）。
统计分析采用IBM SPSS Statistics 29版进行，包括描述性统计、组间比较（卡方检验、t检验或曼-惠特尼U检验）、四个多元线性回归模型（每个TAEG子量表一个）以及控制年龄、性别、受教育程度、继续教育参与和职业角色的MANCOVA分析，以同时检验数字使用强度对所有四个子量表的综合影响并降低多重比较的一类错误膨胀风险。
**研究结果**
样本特征显示，参与者平均年龄38.9岁（标准差SD=11.8），70.7%为女性，49%为护士，其余为治疗师、医辅人员及其他卫生职业。
组间比较发现：高使用组（>2小时/天）在所有TAEG子量表上均报告较高得分，差异最显著的维度为技术热情（均值M=2.73 vs. 2.35；Cohen's d=-0.35）和感知能力（M=3.35 vs. 3.16；d=-0.29），其次为感知收益（M=3.68 vs. 3.46；d=-0.28）。值得注意的是，高频用户组在感知弊端维度得分也略高（M=3.06 vs. 2.88；d=0.21），表明该群体对技术持有更为 nuanced（细致分化）的体验认知。护士与其他卫生专业人员之间的差异较小，所有子量表的推断统计检验均未达显著水平（p>0.05），但因职业变量为二元聚合操作化，此发现需谨慎解读。
多元回归分析表明，数字工具使用是唯一在所有技术亲和力子量表上呈现一致显著关联的预测变量。MANCOVA基于Pillai's轨迹显示，性别（V=0.082, F(4,630)=14.15, p<0.001）、年龄（V=0.046, F(4,630)=7.63, p<0.001）、使用时长（V=0.032, F(4,630)=5.15, p<0.001）和继续教育（V=0.016, F(4,630)=2.50, p=0.041）均存在显著多变量效应，受教育程度则无显著效应。后续单变量ANCOVAs显示：性别与更高热情、能力和积极态度相关；年龄>40岁与更低热情、能力和积极态度相关；更长使用时长（>2小时）与更高热情、能力、积极态度及更低消极态度均相关；继续教育仅对热情显示小效应。
**讨论与启示**
本研究发现与先前研究一致，即与数字工具的重复性有意义互动与更积极的情感性和认知性技术取向相关。技术亲和力作为一种特质化的参与准备状态，似乎通过习惯性使用和积极体验而逐步发展，尤其在用户感到胜任并感知到切实收益时。研究结果表明，数字亲和力变异在分析框架内并未因职业角色而强烈分化，更紧密地与人口统计学特征相关联——年龄增长和女性性别与多项技术亲和力维度得分较低相关。这些差异不应解读为固有能力缺陷，而应视为数字技术接触机会不均等、机会结构差异以及培训和支持获取差异的结果。
研究强调，数字能力发展应超越一次性培训，转向融入本科和继续卫生专业教育的纵向、经验式学习模式。技术亲和力画像可帮助教育者识别需要差异化教学策略的学习者。从政策角度，医疗数字化转型倡议应采取包容性策略，明确应对数字经验和信心方面的年龄与性别相关差异。研究中包含娱乐导向的数字活动（如视频游戏）反映了数字暴露的广泛概念化，虽可能与职业任务无直接关联，但仍可能促成一般性数字熟悉度和信心。
本研究优势在于大样本量、多样化样本、验证工具的使用以及多变量分析技术。局限性包括：横断面设计限制因果推断且可能存在社会期许性应答；TAEG原版工具可能未能充分反映对更新数字工具的态度；关键变量二分化导致信息损失，尤其职业角色的二元操作化将多样卫生职业聚合为单一比较类别，无法捕捉角色异质性；数字工具使用的聚合测量无法区分被动娱乐导向使用与主动任务导向或专业应用；在线调查可能引入自我选择偏倚，尤其可能过度代表数字化信心较高的个体。效应量虽小，但基于大样本的高统计显著性表明关系稳健，在大规模或社会显著情境中，即使是适度效应也可能具有实际意义。
**研究结论**
本研究表明，德国医疗卫生专业人员的技术亲和力与整体数字工具使用及选定社会人口学特征相关。较高水平的数字暴露与更积极的技术态度持续相关；然而，鉴于关键变量的聚合和二分化性质，这些发现应解读为一般性关联，而非特定能力或职业相关差异的证据。结果提示，一般性数字熟悉度可能代表数字化转型准备度的基础性组成部分，尽管其不能替代情境特异性技能或专业能力。未来研究应采用更精细化的方法，以更好地理解不同类型技术使用和职业背景如何随时间塑造技术亲和力。
对于卫生专业教育和政策，技术亲和力可作为更广泛劳动力发展战略中数字准备度的有用指标。德国《医疗卫生和护理数字化战略》（Digitalstrategie für das Gesundheitswesen und die Pflege）和《医院未来法》（Krankenhauszukunftsgesetz, KHZG）等主要强调基础设施、互操作性和临床信息系统，但 workforce相关方面如培训、用户支持和参与式实施过程关注相对不足。2025年生效的欧洲健康数据空间（European Health Data Space, EHDS）建立了跨境电子健康数据交换框架，要求专业人员具备安全数据处理与互操作标准方面的能力。2013/55/EU号《职业资格指令》的最新更新要求欧盟范围内护士和其他受监管卫生专业人员具备最低数字知识与技能，成员国须于2026年5月前实施这些标准，反映了将数字能力正式整合入专业资格和教育路径的新兴监管预期。
为将研究发现转化为实践，实施策略应嵌入多层面：教育机构负责将结构化、经验式数字学习机会整合入课程，如纵向模块、模拟训练和日常教学评估中的数字工具常规使用；医疗机构应创建支持性环境，使临床工作流程中能定期与数字系统互动；领导层在确定数字化转型明确目标、资源配置及培育鼓励实验和持续技能发展的文化方面发挥关键作用。结构化亲和力评估可指导分层教育路径的制定，使教育策略从统一培训转向差异化能力建设，反映专业人员信心水平、先前暴露模式和数字参与模式的差异。
