Sağlık Profesyonellerinin Bilişim Teknolojilerine İlişkin Algılarını İncelemeye Yönelik Bir Çalışma

Yıl 2022, Cilt: 4 Sayı: 1, 7 - 12, 30.06.2022

Kenan Koçak , Tarık Semiz , Esra Cengiz Tırpan

https://doi.org/10.47542/sauied.1106446

Öz

Bilgi ve bilişim kavramları, yaşantımızın birçok alanında karşımıza sıklıkla çıkmaktadır. Bu kavramlara ait anlamsal incelemelere gidilmesi, özellik ve bileşenlerinin analiz edilmesi konuya ışık tutmaktadır. Bu araştırma, Bilecik ilinde çalışan sağlık profesyonellerinin bilişim teknolojilerine ilişkin algılarını ölçmeyi amaçlamaktadır. Bilecik ilinde görev yapan sağlık profesyonellerinden anket tekniği kullanılarak, 1 Aralık 2020-31 Aralık 2020 tarihleri arasında veriler toplanmıştır. Katılımcıların bilişim teknolojilerine ilişkin algılarını ölçmeye yönelik sorular Venkatesh ve Bala (2008)’den alınmıştır. 5’li Likert ölçeği kullanılarak ifadeler değerlendirilmiştir. 252 kişinin katıldığı anket çalışmasından, eksik verilerin yer aldığı 32 anket değerlendirmeye alınmamıştır. Analizler 220 anket verisi üzerinden gerçekleştirilmiştir. Araştırma hipotezleri, bağımsız grup t-testi ve ANOVA analizi gerçekleştirilerek test edilmiştir. Analiz bulgularına göre, katılımcıların mesleki deneyim ve yaşları açısından algılanan fayda değişkeninde anlamlı bir bulguya ulaşılmıştır. Katılımcıların mesleki deneyimleri arttıkça, bilişim teknolojilerine yönelik algıladıkları fayda artmaktadır. Yine mesleki deneyim açısından bilişim teknolojilerine ilişkin endişe incelendiğinde, katılımcıların mesleki deneyimleri arttıkça bilişim teknolojilerine yönelik duydukları endişe azalmaktadır. Ancak katılımcıların cinsiyetleri ve eğitim düzeyleri açısından algılanan fayda, algılanan kullanım kolaylığı ve endişe değişkenlerinde anlamlı bir farklılık olmadığı sonucuna varılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, sağlık profesyonellerinin bilişim teknolojilerine yönelik algılarında cinsiyet ve eğitim düzeyleri etkili olmazken, mesleki deneyim ve yaş değişkenlerinin etkili olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Algılanan Fayda, Algılanan Kullanım Kolaylığı, Endişe, Sağlık Bilişim Teknolojileri, Teknoloji Kabulü

A study to examine health professionals' perceptions of information technologies

Öz

The concepts of knowledge and informatics are frequently encountered in many areas of our lives. Going to semantic studies of these concepts and analyzing their properties and components shed light on the subject. This research aims to measure the perceptions of healthcare professionals working in Bilecik regarding information technologies. Data were collected between December 1, 2020, and December 31, 2020, using the questionnaire technique from health professionals working in Bilecik. Questions to measure participants' perceptions of information technologies were taken from Venkatesh and Bala (2008). Expressions were evaluated using a 5-point Likert scale. Out of the questionnaire study in which 252 people participated, 32 questionnaires with missing data were not included in the evaluation. Analyzes were carried out on 220 survey data. Research hypotheses were tested by performing independent group t-test and ANOVA analysis. According to the analysis findings, a significant finding was obtained in the variable of perceived usefulness in terms of the professional experience and age of the participants. As the professional experience of the participant's increases, their perceived usefulness towards information technologies increase. Again, when the concerns about information technologies are examined in terms of professional experience, as the professional experience of the participants' increases, their anxiety about information technologies decreases. However, it was concluded that there was no significant difference in the variables of perceived usefulness, perceived ease of use, and anxiety in terms of gender and education level of the participants. According to the results of the research, it was seen that while gender and education levels were not effective in the perceptions of health professionals towards information technologies, professional experience and age variables were effective.

Anahtar Kelimeler

Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Anxiety, Health Information Technology, Technology Acceptance

Kaynakça

• Alharbi, S. T. (2012). Users’ acceptance of cloud computing in Saudi Arabia: an extension of technology acceptance model. International Journal of Cloud Applications and Computing (IJCAC), 2(2), 1-11.
• Asua, J., Orruño, E., Reviriego, E., & Gagnon, M. P. (2012). Healthcare professional acceptance of telemonitoring for chronic care patients in primary care. BMC Medical Informatics and Decision Making, 12(1), 1-10.
• Bozkurt, İ. (2020). Teknoloji kabul modeli çerçevesinde sağlık profesyonellerinin yeni tedavi yöntemlerini kullanma eğilimlerinin incelenmesi (özel hastane örneği). Gevher Nesibe Journal IESDR, 5(7), 88-100.
• Cansızoğlu, R. (2020). Hastane bilgi yönetim sistemi (HBYS) kullanımı; Şehir hastanelerinde sağlık çalışanları üzerine bir araştırma (yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Ufuk Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Carter, L. & Bélanger, F. (2005). The utilization of e-government services: Citizen trust, innovation and acceptance factors, Info Systems Journal, 15(1), 5-25.
• Cengiz, E., & Bakırtaş, H. (2019). İşletme ve çalışan özellikleri açısından bulut bilişim algısı farklılaşır mı? Bilişim Teknolojileri Dergisi, 12(4), 319-331.
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 13(3), 319-340.
• Doğan, M., Rana, Ş., & YILMAZ, V. (2015). İnternet bankacılığına ilişkin davranışların planlanmış davranış teorisi ve teknoloji kabul modeli kullanılarak önerilen bir yapısal eşitlik modeliyle incelenmesi. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 1-22.
• DuFour, A., Lajeunesse, K., Pipada, R., Xu, S.& Nomee, J. (2017, May). The effect of data security perception on wearable device acceptance: A technology acceptance model, Proceedings of Student-Faculty Research Day, CSIS, Pace University, New York.
• Eltayeb, M. & Dawson, M. (2016). Understanding user’s acceptance of personal cloud computing: Using the technology acceptance model. Information Technology: New Generations, 448, 3-12.
• Gefen, D., & Straub, D. W. (1997). Gender differences in the perception and use of e-mail: An extension to the technology acceptance model. MIS Quarterly, 21(4), 389-400.
• Gong, M., Xu, Y. & Yu, Y. (2004). An enhanced technology acceptance model for web-based learning. Journal of Information Systems Education, 15(4), 365-374.
• Günaltay, M. M., & Önder, Ö. R. (2021). Sağlık Çalışanlarının Hastane Bilgi Sistemleri Kabul Düzeylerinin Değerlendirilmesi: Ampirik Bir Çalışma. Türkiye Klinikleri Sağlık Bilimleri Dergisi, 6(4), 939-48.
• Hu, P. J., Chau, P. Y. K., Liu Sheng, O. R. & Tam, K. Y. (1999). Examining the technology acceptance model using physician acceptance of telemedicine technology. Journal of Management Information Systems, 16(2), 91-112.
• Işık, O., & Akbolat, M. (2010). Bilgi teknolojileri ve hastane bilgi sistemleri kullanımı: Sağlık çalışanları üzerine bir araştırma. Bilgi Dünyası, 11(2), 365-389.
• Kamer, H., Sancar, O. (2022) Yeni Bilişim Teknolojilerinin Sağlıktaki Yeri. Uysal, B., Semiz, T. (Ed.), Sağlık Hizmetlerinde Dijitalleşme ve Geleceği içinde (s.3-32). Ankara: İksad Publications.
• Korkmazer, F., Aslan, T., & Ekingen, E. (2020). Sağlık çalışanlarının değişime karşı tutumlarının incelenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(3), 2580-2591.
• Lapão LV. (2019). The Future of Healthcare: The Impact of Digitalization on Healthcare Services Performance. In The Internet and Health in Brazil (ss. 435-449). Springer, Cham.
• Lorenzi, N. M., Novak, L. L., Weiss, J. B., Gadd, C. S., & Unertl, K. M. (2008). Crossing the implementation chasm: a proposal for bold action. Journal of the American Medical Informatics Association, 15(3), 290-296.
• Martinez-Torres, M. R., Marin, S. L. T., Garcia, F. B., Vazquez, S. G., Oliva, M. A. ve Torres, T. (2008). A technological acceptance of e-learning tools used in practical and laboratory teaching, according to the european higher education area. Behaviour & Information Technology, 27(6), 495-505.
• Mertoğlu, S. (2020). Sağlık çalışanlarının hastanelerde bilişim teknolojilerine yönelik tutumları ve hazırbulunuşluk seviyelerinin bireysel performansına etkisinin değerlendirilmesi (yayımlanmamış doktora tezi). Hacettepe Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Ömürbek, N., & Altın, F. G. (2009). Sağlık bilişim sistemlerinin uygulanmasına ilişkin bir araştırma: İzmir örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2009(19), 211-232.
• Pai, F. Y., & Huang, K. I. (2011). Applying the technology acceptance model to the introduction of healthcare information systems. Technological Forecasting and Social Change, 78(4), 650-660.
• Pavlenko, E. V., & Petrova, L. E. (2016). Readiness of Russian doctors to use latest ICT in healthcare. Sociological Studies, 4(4), 103-110.
• Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. InternationalJournal of Electronic Commerce, 7(3), l0l-134.
• Rogers, E.M. (1995). Diffusion of Innovations (Fourth Edition). New York: The Free Pres.
• Semiz, B. B., & Semiz, T. (2021). Examining consumer use of mobile health applications by the extended UTAUT model. Business & Management Studies: An International Journal, 9(1), 267-281.
• Semiz, T. (2022) Sağlıkta Yapay Zeka. Uysal, B., Semiz, T. (Ed.), Sağlık Hizmetlerinde Dijitalleşme Ve Geleceği içinde (s.195-212). Ankara: İksad Publications.
• Shin, D. & Kim, W. (2008). Applying the technology acceptance model and flow theory to cyworld user behavior: Implication of the web 2.0 user acceptance. Cyberpsychology & Behavior, 11(3), 378–382.
• Şimşir,İ.,Sağ, İ. (2022) Hastanelerde Sağlık Teknolojileri Yönetimi. Uysal, B., Semiz, T.(Ed.), Sağlık Hizmetlerinde Dijitalleşme ve Geleceği içinde (s.33-52). Ankara: İksad Publications.
• Sun, H., & Zhang, P. (2006). Causal relationships between perceived enjoyment and perceived ease of use: An alternative approach. Journal of the Association for Information Systems, 7(1), 24.
• Rojas-Méndez, J.I., Parasuraman, A and Papadopoulos, N. (2017). Demographics, attitudes, and technology readiness; A cross-cultural analysis and model validation. Marketing Intelligence & Planning, 35(1), 18-39.
• Tarcan G. Y., & Çelik, Y. (2016). Hastane yöneticilerinin sağlık bilgi teknolojilerine yönelik tutumlarını etkileyen bireysel faktörlerin belirlenmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 19(1), 35-55.
• Tehrani, S. R., & Shirazi, F. (2014, June). Factors influencing the adoption of cloud computing by small and medium size enterprises (SMEs). In International Conference on Human Interface and the Management of Information, Springer, Cham.
• Tjikongo, R., & Uys, W. (2013, May). The viability of cloud computing adoption in SMME's in Namibia. In 2013 IST-Africa Conference & Exhibition, IEEE.
• Tiryaki, Ö., Zengin, H., & Çınar, N. (2018). Pediatri hemşirelerinin sağlık bakımında bilgisayar kullanımına yönelik tutumları: Sakarya örneği. Journal Of Human Rhythm, 4(3), 158-164.
• Turan, B. & Haşit, G. (2014). Teknoloji kabul modeli ve sınıf öğretmenleri üzerinde bir uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 6(1), 109-119.
• Tüfekci, Ö. K. (2014). Karekodların pazarlama iletişimi rolünü teknoloji kabul modeli ile açıklamaya yönelik bir araştırma. Pamukkale İşletme ve Bilişim Yönetimi Dergisi, 1(1), 36-52.
• Uysal, B., & Ulusinan, E. (2020). Güncel dijital sağlık uygulamalarının incelenmesi. Selçuk Sağlık Dergisi, 1(1), 46-60.
• Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model. Information Systems Research, 11(4), 342-365.
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly, 27(3), 425-478.
• Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision sciences, 39(2), 273-315.