ปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์หลังวิกฤติการณ์โควิด-19
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
摘要
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึงปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์ และอิทธิพลของปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลที่มีผลต่อการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์ กลุ่มตัวอย่าง ที่ใช้ในการวิจัย คือ ประชาชนในประเทศไทยที่มีอายุตั้งแต่ 18 ปีขึ้นไป จำนวน 400 ตัวอย่าง เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย คือ แบบสอบถามออนไลน์ ซึ่งแบ่งออกเป็น 4 ส่วน ได้แก่ 1) ลักษณะทางประชากรศาสตร์ 2) พฤติกรรมการใช้บริการเทเลเฮลธ์ 3) การยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์ และ 4) การตัดสินใจใช้บริการ โดยได้รับการตอบกลับของแบบสอบถามจำนวน 428 ตัวอย่าง จากนั้นได้นำมาตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล คงเหลือ 400 ตัวอย่าง และนำมาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาค่าเฉลี่ยเลขคณิต ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน และการวิเคราะห์สมการถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน
ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยด้านการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลทั้ง 4 ด้าน ได้แก่ 1. ประโยชน์จากการใช้งาน 2. ความยากง่ายในการใช้งาน 3. ความปลอดภัยในการใช้งาน และ 4. ความเชื่อมั่นต่อผู้ให้บริการ มีค่าเฉลี่ยอยู่ในระดับมาก และผลการวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลต่อการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์พบว่า ประโยชน์จากการใช้งาน ความปลอดภัยในการใช้งาน และความเชื่อมั่นต่อผู้ให้บริการมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจใช้บริการโทรเวชกรรมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 และมีค่า R-square = 0.224 โดยที่ค่าคะแนนเฉลี่ย ด้านประโยชน์จากการใช้งานที่เพิ่มขึ้น 1 คะแนน ส่งผลให้คะแนนเฉลี่ยการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์เพิ่มขึ้น 0.237 คะแนน ค่าคะแนนเฉลี่ยด้านความปลอดภัยในการใช้งานส่งผลให้คะแนนเฉลี่ยต่อการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์เพิ่มขึ้น 0.167 คะแนน และค่าคะแนนเฉลี่ยด้านความเชื่อมั่นต่อผู้ให้บริการส่งผลให้คะแนนเฉลี่ยต่อการตัดสินใจใช้บริการเทเลเฮลธ์เพิ่มขึ้น 0.164 คะแนน
##plugins.generic.usageStats.downloads##
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
The content and information presented in articles published in the Academic Journal of the Faculty of Humanities and Social Sciences, Thepsatri Rajabhat University, are solely the opinions and responsibilities of the respective authors. The editorial board of the journal neither necessarily agrees with nor assumes any responsibility for such content in any manner whatsoever.
All articles, information, content, and images published in the Academic Journal of the Faculty of Humanities and Social Sciences, Thepsatri Rajabhat University, are the copyright of the journal. Any person or organization wishing to reproduce, disseminate, or otherwise utilize all or any part thereof must obtain prior permission from the Academic Journal of the Faculty of Humanities and Social Sciences, Thepsatri Rajabhat University.
参考
กรมควบคุมโรค. (2564). สถานการณ์ผู้ติดเชื้อ COVID-19 อัพเดทรายวัน. สืบค้น กันยายน 25, 2564 จาก https://ddc.moph.go.th/covid19-dashboard/.
ฉัตยาพร เสมอใจ. (2550). พฤติกรรมผู้บริโภค. กรุงเทพฯ: บริษัท ซีเอ็ดยูเคชั่น จำกัด.
ธีรภัทร อดุลยธรรม. (2563). Cloud Meeting-Telemedicine กับ บุคลากรทางการแพทย์ในยุคโควิด-19. Journal of The Department of Medical Services, 45(2), 5 - 7.
ยุทธ ไกยวรรณ์. (2550). การวิจัยเพื่อการบริหารงานอุตสาหกรรม. กรุงเทพ: ศูนย์ส่งเสริมสื่อกรุงเทพ.
สิงหะ ฉวีสุข, และสุนันทา วงศ์จตุรภัทร. (2555). ทฤษฎีการยอมรับการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ. วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศลาดกระบัง, 1(1), 1-21.
สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2563). จำนวนประชากรจากการทะเบียน จำแนกตามอายุ เพศ และจังหวัด พ.ศ. 2563. สืบค้น กันยายน 15, 2564 จาก http://statbbi.nso.go.th/staticreport/page/sector/th/01.aspx.
ศิริรัตน์ วงศ์ประกรณ์กุล. (2563). ยุคใหม่ของการดูแลสุขภาพด้วยระบบนิเวศทางธุรกิจและเทเลเฮลธ์. วารสาร Mahidol R2R e-Journal, 7(2), 1 - 15.
Bhattacherjee, A., & Hikmet, N. (2007). Physicians’ Resistance Toward Healthcare in- Formation Technology: A Theoretical Model and Empirical Test. European Journal of Information Systems, 16(6), 725 – 737.
Boot, W.R., Best, R., Charness, N., Kort, H.S.M., van Houwelingen, C.T.M., & Barakat, A. (2015, November). Exploring Factors Influencing US Nurses' Willingness to Use Telehealth Technology. The Gerontologist, 55(suppl.2), 767.
Bull, T.P., Dewar, A.R., Malvey, D.M., & Szalma, J.L. (2016, July - December). Considerations For The Telehealth Systems of Tomorrow: An Analysis of Student Perceptions of Telehealth Technologies. JMIR Medical Education, 2(2), e11, 1 - 12.
Chatzoglou, P.D., Sarigiannidis, L., Vraimaki, E., & Diamantidis, A. (2009, November). Investigating Greek Employees’ Intention to Use Web-based Training. Computers & Education, 53(3), 877 – 889.
Cimperman, M., Brenčič, M. M., & Trkman, P. (2016, June). Analyzing Older Users’ Home Telehealth Services Acceptance Behavior – Applying an Extended UTAUT Model. International Journal of Medical Informatics, 90, 22 - 31.
Demiris, G., Speedie, S.M., & Finkelstein, S. (2001, September). Change of Patients' Perceptions of Tele Home Care. Telemedicine Journal and e-Health, 7(3), 241 – 248.
Hall, A.K., Dodd, V., Harris, A., McArthur, K., & Dacso, C. (2014, April). Colton LM. Heart Failure Patients’ Perceptions and Use of Technology to Manage Disease Symptoms. Telemedicine and e-Health, 20(4), 324 – 331.
Haque, S. N., Banger, A., DeStephano, S., Rutledge, R., & Romaire, M. (2019). Factors Influencing Telehealth Adoption in Critical Access Hospitals: Insights from a Demonstration. In AMIA, RTI International, Research Triangle Park, NC.
Mckinsey. (2020). Telehealth Has Surged Under COVID-19. Retrieved September 25, 2021, from https://www.mckinsey.com/industries/healthcare-systems-and-services/our-insights/telehealth-a-quarter-trillion-dollar-post-covid-19-reality.
Rahimpour, M., Lovell, N.H., Celler, B.G., & McCormick, J. (2008, July). Patients' Perceptions of a Home Telecare System. International Journal of Medical Informatics, 77(7), 486–498.
Sarlan, A., Ahmad, R., Ahmad, W. F. W., & Dominic, P. D. D. (2012, June). Users' Behavioral Intention to Use Clinic Information System: A Survey. In 2012 International Conference on Computer & Information Science (ICCIS) (Vol. 1, pp. 37-43). IEEE.
Seto, E., Leonard, K.J., Masino, C., Cafazzo, J.A., Barnsley, J., & Ross, H.J. (2010, October - December). Attitudes of Heart Failure Patients and Health care Providers towards Mobile Phone-Based Remote Monitoring. Journal of Medical Internet Research, 12(4), 56 – 65.
Taylor, J., Coates, E., Brewster, L., Mountain, G., Wessels, B., & Hawley, M. S. (2015). Examining The Use of Telehealth in Community Nursing: Identifying The Factors Affecting Frontline Staff Acceptance and Telehealth Adoption. Journal of advanced nursing, 71(2), 326 - 337.
Tsai, C. H. (2014). Integrating Social Capital Theory, Social Cognitive Theory, and The Technology Acceptance Model to Explore a Behavioral Model of Telehealth Systems. International Journal of Environmental Research and Public Health, 11(5), 4905 - 4925.
Tsai, J.-M., Cheng, M.-J., Tsai, H.-H., Hung, S.-W., & Chen, Y.-L. (2019, December). Acceptance and Resistance of Telehealth: The Perspective of Dual-Factor Concepts in Technology Adoption. International Journal of Information Management, 49, 34 - 44.
Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B., & Davis, F.D. (2003, September). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425 - 478.
Woo, K., & Dowding, D.W. (2020, April). Decision-Making Factors Associated With Telehealth Adoption By Patients With Heart Failure at Home: A Qualitative Study. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 38(4), 204 - 214.
Yamane, T. (1967). Statistics: An Introductory Analysis. New York: Harper and Row.
