48、影响护士接受医院信息系统的因素及相关评估工具研究

影响护士接受医院信息系统的因素及相关评估工具研究

在当今医疗领域,信息技术的应用愈发广泛,医院信息系统(HIS)对于提升医疗服务质量起着关键作用。护士作为医疗团队的重要组成部分,他们对HIS的接受程度直接影响着系统的应用效果。本文将探讨影响护士接受医院信息系统的因素,并介绍一款用于评估健康信息技术可用性的工具。

影响护士接受医院信息系统的因素研究
研究背景

健康信息技术(HIT)为现代医疗带来了诸多优势,如提高医疗质量、减少医疗错误和降低医疗成本。然而,在医疗领域应用信息技术仍面临诸多障碍和挑战。用户对技术的接受和使用是信息技术成功实施的重要因素,而护士在日常工作中广泛使用HIS,因此测量他们对HIS的接受程度至关重要。

在技术接受领域,有多种模型和理论被提出,其中技术接受模型(TAM)应用广泛。TAM最初由Davis在1985年提出,该模型认为感知有用性(PU)和感知易用性(PEOU)是影响技术接受的关键因素。随后,Venkatesh和Davis发展了TAM - 2,Venkatesh和Bala又在此基础上提出了TAM - 3。

理论背景与假设

TAM - 3扩展了影响PU和PEOU的决定因素。根据TAM - 3,主观规范(SN)、PEOU和PU是行为意图(BI)的重要决定因素;SN、形象(IMG)、工作相关性(REL)、输出质量(OUT)、结果可演示性(RES)和PEOU对PU有显著影响;计算机自我效能(CSE)、外部控制感知(PEC)、计算机娱乐性(PLAY)、享受(ENJ)和计算机焦虑(CANX)是PEOU的重要决定因素。基于此,研究提出了以下假设:
- H1:PU对BI有显著影响
-

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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