基于移动健康的癌症患者信息行为研究.pdf

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1、分类号：R47单位代码：10346学号：2015111012006硕士学位论文中文论文题目：基于移动健康的癌症患者信息行为研究英文论文题目：Mobile-healthbasedinformationbehavioramongcancerpatients申请人姓名：_____胡文奕______指导教师：_______楼妍________合作导师：______许虹_______专业名称：_______护理学______研究方向：_______肿瘤护理____所在学院：_______医学院_______论文提交日期____2018年5月___杭州师范大学硕士

2、学位论文致谢致谢三年研究生生涯转瞬即逝，回首这三年，我受益良多，漫长求学过程即将告一段落之际，我要对曾经无私帮助、支持、鼓励和关心我的老师、同学、朋友以及家人表达我的感激之情。首先要衷心感谢我的导师楼妍副教授三年来对我学业的悉心指导和对生活的亲切关怀。导师不仅在学业上对我严格要求，培养我的科研精神；更在生活上心理上对我亲切关怀；最重要的，在为人处世上给予谆谆教导，帮助我从挫折中吸取教训，不断进步。天涯有尽，师恩无穷！导师高尚的人格魅力，渊博的学识，科学严谨的治学态度，高瞻远瞩的学术思想，和蔼可亲的学者风范是我一生学习的楷模，她的言传身教将使我终生受益！

3、感谢我的合作指导老师许虹教授在课题中对我的指导与关怀，感谢杭州师范大学医学院护理系曹梅娟、付伟、李冬梅、朱雪娇、缪群芳、陶月仙、童莺歌、张晶、冯国和等老师在读书报告、开题、中期汇报及答辩中提出的宝贵意见以及给予的支持；感谢方积乾教授给予的统计思路及方法的指导。感谢师妹倪晓莎，室友娄燕、张丽君、徐难以及2015级同窗对我课题的帮助和生活中对我的帮助与关心！感谢我的朋友徐佳、屈水英以及男朋友对我的心理支持和关心照顾，感谢朋友黄艺彬对我课题的建议和帮助！衷心感谢浙江省肿瘤医院的黎昕主任、汪和美、梁冠冕等护士长以及肿瘤康复会的工作人员在我收集数据时给予的帮助，

4、感谢参与本研究的癌症患者康复会会员，谢谢你们的支持与配合！希望我的课题结果能够在将来对患者们有所帮助。最后，衷心感谢我的父母无怨无悔的付出，用辛劳和汗水将我养育成人，给予我的无私关怀和无限温暖，谢谢你们的忍耐、包容和不求回报地无私付出，感谢所有的朋友一直以来对我的关爱和支持！I杭州师范大学硕士学位论文中文摘要中文摘要背景：近些年癌症发病率仍呈上升趋势，严重威胁我国公民的身心健康。癌症患者存在多方面未满足的照护需求，患者及其家属亟需更便捷化的医疗服务渠道。移动健康服务的发展为癌症患者的持续照护提供了平台，然而目前癌症患者对移动健康服务的利用不足，服务推广

5、受限。文献研究表明，患者的健康信息搜索行为受到主观与客观因素的影响，前者如电子健康素养和需求，后者如信息搜索环境。然而，目前研究较少关注癌症患者移动健康信息搜索行为，亦较少有研究结合癌症患者搜索行为的主客观影响因素探索影响机制。目的：本研究旨在通过构建用于测量癌症患者移动健康信息搜索行为的研究工具；并进一步探索癌症患者的电子健康素养、需求以及移动健康信息搜索行为、信息环境的现状，分析变量间的影响机制，以期制定有针对性的干预措施，以提高癌症患者对移动健康信息的利用度，提高癌症照护水平。方法：本研究应用混合研究法，分为两个阶段，将质性研究与量性研究方法相结

6、合。阶段一为移动健康信息搜索行为问卷构建，包括文献研究法、半结构式访谈法、专家咨询法、认知访谈法、预调查五个步骤。半结构式访谈和认知访谈应用目的抽样法，应用Nvivo11.0进行编码，通过内容分析法分析资料，提炼访谈主题。阶段二为移动健康信息搜索行为机制研究，应用阶段一构建问卷、癌症需求简明问卷、电子健康素养量表等研究工具，应用便利抽样法，进行问卷调查。应用SPSS20.0进行描述性统计分析、单因素回归分析和多重线性回归分析，AMOS22.0进行验证性因子分析，以及建立结构方程模型分析癌症患者搜索行为各维度影响因素的影响机制。结果：本研究从问卷研制，癌

7、症患者需求、电子健康素养、信息环境情况，移动健康信息搜索行为各维度得分及影响因素四个方面描述研究结果。（1）本研究半结构式访谈为15例癌症患者，6位专家两轮专家咨询，认知访谈10例，预调查问卷287份，逐步修订完善问卷。癌症患者移动健康信息搜索行为问卷包括四个维度25个条目，累积贡献率为65.250%。信息搜索频率（1～II杭州师范大学硕士学位论文中文摘要10）、搜索意愿（11～14）、搜索自我效能（15～21）、信息评价（22～25）各维度Cronbach'sα系数分别为0.896、0.815、0.690、0.682。问卷还包括9个多选题，用以测量患

8、者健康信息搜索的具体方式、经验、喜好等情况。验证性因子分析显示，各拟合优度指数如下：2/df