| 摘要 | 第3-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第14-15页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第15-16页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第15页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 研究方法与思路 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-19页 |
| 第二章 概念界定及相关理论研究 | 第19-31页 |
| 2.1 互联网医疗的研究概述 | 第19-23页 |
| 2.1.1 互联网医疗的概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 国外互联网医疗研究进展 | 第20-22页 |
| 2.1.3 国内互联网医疗研究进展 | 第22-23页 |
| 2.2 技术采纳理论的研究概述 | 第23-28页 |
| 2.2.1 技术采纳相关理论 | 第23-24页 |
| 2.2.2 整合型科技接受模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 价值接受模型 | 第25-26页 |
| 2.2.4 感知风险、自我效能、个体创新性因素的相关研究 | 第26-28页 |
| 2.3 信息技术采纳理论在互联网医疗领域的应用研究 | 第28-31页 |
| 第三章 模型构建与研究假设 | 第31-41页 |
| 3.1 模型框架设计 | 第31-32页 |
| 3.1.1 模型设计原理 | 第31页 |
| 3.1.2 模型框架结构 | 第31-32页 |
| 3.2 研究假设 | 第32-36页 |
| 3.2.1 感知价值 | 第32-33页 |
| 3.2.2 感知获益 | 第33页 |
| 3.2.3 感知牺牲 | 第33-34页 |
| 3.2.4 社会影响 | 第34页 |
| 3.2.5 促成因素 | 第34-35页 |
| 3.2.6 个体创新性 | 第35页 |
| 3.2.7 自我效能 | 第35-36页 |
| 3.2.8 研究假设归纳 | 第36页 |
| 3.3 变量定义及测量 | 第36-41页 |
| 3.2.1 变量的定义 | 第36-37页 |
| 3.2.2 变量的测量 | 第37-41页 |
| 第四章 调查设计及实证分析 | 第41-62页 |
| 4.1 调查设计 | 第41-44页 |
| 4.1.1 问卷设计 | 第41页 |
| 4.1.2 调查实施 | 第41-42页 |
| 4.1.3 分析方法 | 第42-44页 |
| 4.2 实证分析 | 第44-62页 |
| 4.2.1 描述性统计分析 | 第44-48页 |
| 4.2.2 信度与效度验证 | 第48-51页 |
| 4.2.3 互联网医疗使用意愿的单因素、相关性以及回归分析 | 第51-55页 |
| 4.2.4 互联网医疗使用意愿的结构方程模型构建及分析 | 第55-61页 |
| 4.2.5 互联网医疗使用意愿模型假设验证结果 | 第61-62页 |
| 第五章 讨论分析及策略建议 | 第62-71页 |
| 5.1 讨论分析 | 第62-66页 |
| 5.1.1 医生群体对互联网医疗的知晓和使用情况分析 | 第62页 |
| 5.1.2 医生群体对互联网医疗的需求情况分析 | 第62页 |
| 5.1.3 医生群体人口统计学特征对互联网医疗使用意愿的影响分析 | 第62-63页 |
| 5.1.4 医生群体对互联网医疗使用意愿的影响因素分析 | 第63-66页 |
| 5.2 策略建议 | 第66-71页 |
| 5.2.1 健全互联网医疗监管体系,降低感知风险 | 第66页 |
| 5.2.2 制定和落实配套政策制度,提高社会影响 | 第66-67页 |
| 5.2.3 完善医院信息软硬件建设,增添促成因素 | 第67-68页 |
| 5.2.4 创新医生的薪酬激励机制,增加感知获益 | 第68-69页 |
| 5.2.5 充分挖掘核心的医生用户,推动产品扩散 | 第69页 |
| 5.2.6 增添互联网医学教育服务,满足用户需求 | 第69-71页 |
| 第六章 研究总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 研究总结 | 第71页 |
| 6.2 研究展望 | 第71-73页 |
| 6.2.1 新增模型变量,完善模型构建 | 第71-72页 |
| 6.2.2 细化研究对象,延伸研究范围 | 第72页 |
| 6.2.3 优化调查设计,改进抽样方案 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录 | 第79-82页 |
| 攻读硕士期间成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-86页 |
