GIỚI THIỆU
Lý do hình thành đề tài
Thông tin và việc sử dụng thông tin là yếu tố cơ bản giúp nhà quản lý xây dựng kế hoạch, ra quyết định và điều hành hiệu quả Hệ thống thông tin đóng vai trò quan trọng trong quản lý tổ chức, là chìa khóa nâng cao hiệu quả quản lý và tăng cường sức cạnh tranh Việc quản lý thông tin tốt sẽ giúp tổ chức đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.
Trong thời đại công nghiệp hóa hiện đại hóa, việc ứng dụng công nghệ thông tin vào các hoạt động từ sản xuất kinh doanh đến y tế là điều thiết yếu đối với mọi tổ chức Tại Việt Nam, chăm sóc sức khỏe luôn là mối quan tâm hàng đầu của chính phủ Chuyển đổi số đóng vai trò quan trọng trong Cách mạng công nghiệp 4.0, mang lại lợi ích lớn cho các quốc gia, giúp cải thiện chất lượng, tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời tăng hiệu quả công việc Quá trình này chuyển đổi từ mô hình doanh nghiệp truyền thống sang doanh nghiệp số thông qua việc áp dụng công nghệ mới như Big Data, IoT, và Cloud, nhằm cải thiện phương thức điều hành và quy trình làm việc Những lợi ích rõ rệt của chuyển đổi số bao gồm cắt giảm chi phí vận hành, tiếp cận nhiều khách hàng hơn, ra quyết định nhanh chóng và tối ưu hóa năng suất làm việc của nhân viên, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và tính cạnh tranh của tổ chức Nghiên cứu của Microsoft cho thấy, tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng năng suất lao động đã tăng từ 15% năm 2017 lên 21% năm 2020 Các doanh nghiệp chuyển đổi số hướng đến 5 mục tiêu chính: tăng tốc độ ra thị trường, nâng cao vị trí cạnh tranh, thúc đẩy tăng trưởng doanh thu, tăng năng suất nhân viên, và mở rộng khả năng thu hút và giữ chân khách hàng.
Việt Nam đang tích cực chuyển đổi số trong lĩnh vực y tế, theo Quyết định 749/QĐ-TTg ngày 3/6/2020 của Thủ tướng Chính phủ, y tế được ưu tiên hàng đầu trong chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 Bộ Y tế hiện đang triển khai 3 chương trình chính: xây dựng cơ sở hạ tầng y tế điện tử, phát triển bệnh án điện tử, và hệ thống dịch vụ công trực tuyến y tế một cửa Tại TPHCM, Sở Y tế đã ban hành khuyến cáo nhằm thúc đẩy hoạt động chuyển đổi số, với mục tiêu cải tiến chất lượng phục vụ người bệnh, tạo môi trường làm việc thuận lợi cho nhân viên, cải cách thủ tục hành chính, và nâng cao năng lực quản lý bệnh viện, đồng thời sử dụng và đóng góp vào nguồn dữ liệu lớn của ngành y tế thành phố.
Trong thời gian qua, ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) trong bảo vệ và chăm sóc sức khỏe người dân đã có những bước phát triển quan trọng, tạo nền tảng cho y tế thông minh với ba trụ cột chính: phòng bệnh, chăm sóc sức khỏe thông minh và quản trị y tế thông minh Theo báo cáo của Bộ Y tế, CNTT trong lĩnh vực y tế đã đạt nhiều kết quả nổi bật, với hầu hết các bệnh viện đã triển khai phần mềm hệ thống thông tin bệnh viện và gần 100% kết nối dữ liệu khám, chữa bệnh bảo hiểm y tế (BHYT) Hệ thống quản lý văn bản điện tử của bộ cũng đã được kết nối với Văn phòng Chính phủ, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý và điều hành trong ngành y tế.
20 bộ, ngành và UBND các tỉnh, thành phố đã công khai kết quả giải quyết thủ tục hành chính trên Cổng thông tin điện tử Chính phủ Hệ thống thông tin quản lý y tế dự phòng đã triển khai phần mềm tiêm chủng mở rộng trên toàn quốc, với hơn 6,2 triệu liều vaccine được thực hiện.
Ba đối tượng tiêm chủng được quản lý là bước đầu trong việc hình thành mạng lưới y tế từ xa, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh tại các tuyến dưới, đặc biệt là vùng miền núi và khu vực khó khăn Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong y tế không chỉ tăng cường khả năng cạnh tranh giữa các bệnh viện mà còn giúp giảm bớt sự cồng kềnh trong bộ máy quản lý, tiết kiệm chi phí hành chính, rút ngắn thời gian và nâng cao tính minh bạch của thông tin cũng như kết quả khám bệnh.
Theo Quyết định số 5969/QĐ-BYT ngày 31/12/2021 của Bộ trưởng Bộ Y tế, kế hoạch ứng dụng công nghệ thông tin giai đoạn 2021-2025 đã được phê duyệt Đến nay, 100% bệnh viện trên toàn quốc đã triển khai hệ thống thông tin quản lý bệnh viện, trong đó có 10 bệnh viện và một phòng khám đã áp dụng bệnh án điện tử thay cho bệnh án giấy Ngoài ra, 23 bệnh viện đã triển khai hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh (PACS), cùng với việc ứng dụng phần mềm quản lý bệnh viện, bệnh án điện tử, y tế từ xa, xếp hàng điện tử và thẻ điện tử thanh toán viện phí Những cải tiến này giúp minh bạch hóa quá trình quản lý bệnh viện, giảm thủ tục hành chính và thời gian chờ đợi trong khám chữa bệnh, từ đó nâng cao hiệu quả công việc và sự hài lòng của người dân.
Theo báo cáo của cục trưởng cục công nghệ thông tin Bộ Y tế, việc ứng dụng công nghệ thông tin trong lĩnh vực y tế tại các đơn vị và địa phương đã có những chuyển biến tích cực Hiện nay, tỷ lệ bao phủ hệ thống thông tin bệnh viện đạt 100%.
Hệ thống HIS hoàn chỉnh giúp theo dõi toàn bộ quá trình và quản lý thông tin, từ đó đơn giản hóa chẩn đoán và điều trị, tối ưu hóa môi trường điều trị và giảm tình trạng xếp hàng dài, chờ đợi lâu Thay vì phải trải qua nhiều thủ tục như đăng ký, chờ lấy hồ sơ, tính tiền, lấy thuốc và điều trị, bệnh nhân chỉ cần xếp hàng từ 3 đến 6 lần, gây tốn thời gian Việc triển khai HIS sẽ giảm đáng kể thời gian xử lý trung gian, tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc chẩn đoán và điều trị bệnh nhân.
Việc triển khai Hệ thống Thông tin Y tế (HIS) không chỉ nâng cao quản lý nội bộ bệnh viện mà còn giảm áp lực công việc và thời gian cho nhân viên y tế HIS giúp giải quyết các vấn đề bất cập như gian lận và thất thoát, đồng thời tăng cường vòng quay vốn và giảm tồn đọng thuốc, thiết bị Hơn nữa, ứng dụng HIS mang lại lợi ích toàn diện cho quản lý bệnh viện, cải thiện chất lượng y tế và tạo ra hiệu quả lâu dài cho nghiên cứu y khoa Những lợi ích này không chỉ giới hạn trong bệnh viện mà còn ảnh hưởng tích cực đến hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân.
Bệnh án hoàn chỉnh của bệnh nhân là nguồn thông tin quý giá cho nghiên cứu y khoa, nhưng thường bị lãng quên trong môi trường làm việc thủ công Mặc dù công nghệ thông tin có tiềm năng lớn, nhưng mức độ áp dụng vào hệ thống thông tin bệnh viện vẫn còn thấp và không đồng đều giữa các cơ sở y tế, dẫn đến khó khăn trong việc kết nối và chia sẻ dữ liệu.
Nghiên cứu hệ thống thông tin bệnh viện đang trở thành xu hướng hấp dẫn, với nhiều nhà nghiên cứu tham gia vào việc kiểm tra sự chấp nhận và sử dụng của các chuyên gia y tế và nhân viên hành chính (Pai và Huang, 2011) Tuy nhiên, ít học giả trong lĩnh vực sức khỏe điện tử chú ý đến việc nghiên cứu thực tế sử dụng của người dùng (Pai và Huang, 2011), cũng như mức độ hài lòng của họ sau lần sử dụng đầu tiên (Oktal, 2016) Điều quan trọng là sự hài lòng của người dùng với hệ thống trước đó là yếu tố chính quyết định sự chấp nhận và sử dụng lâu dài (Bhattacherjee và Lin, 2014).
Sự chấp nhận và sử dụng hệ thống thông tin của người dùng là yếu tố then chốt cho thành công trong ứng dụng công nghệ thông tin tại bệnh viện và chuyển đổi số ngành y tế Nghiên cứu “Các yếu tố tác động lên lợi ích cá nhân của người sử dụng” được thực hiện nhằm cung cấp những hiểu biết lý luận và thực tiễn, góp phần tạo ra tài liệu tham khảo giá trị cho việc triển khai hệ thống thông tin y tế (HIS) tại các bệnh viện ở TP Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu này sẽ đề xuất và kiểm định một mô hình cấu trúc trong đó các yếu tố lý thuyết như khả năng tương thích công việc được cảm nhận, cấu trúc hỗ trợ, tự tin vào năng lực bản thân, chất lượng hệ thống thông tin, giá trị cảm nhận và sự hài lòng của người dùng sẽ tác động đến lợi ích của người sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung của nghiên cứu:
Đề xuất một mô hình cấu trúc liên kết giữa khả năng tương thích với công việc cảm nhận, cấu trúc hỗ trợ và sự tự tin vào năng lực bản thân, nhằm nâng cao chất lượng hệ thống thông tin Mô hình này cũng tập trung vào giá trị cảm nhận, sự hài lòng và lợi ích cá nhân của người sử dụng hệ thống, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và hiệu quả công việc.
- Kiểm định mô hình nêu trên trong bối cảnh các hệ thống thông tin quản lý dùng trong một số các bệnh viện tại TP.HCM
Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu:
Đo lường tác động của tính tương thích với công việc cảm nhận, cấu trúc hỗ trợ và sự tự tin vào năng lực bản thân đến chất lượng hệ thống thông tin, bao gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin và chất lượng dịch vụ.
Đo lường tác động của chất lượng hệ thống thông tin, bao gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin và chất lượng dịch vụ, đến giá trị cảm nhận và sự hài lòng của người dùng là rất quan trọng Sự hài lòng này không chỉ ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng mà còn góp phần nâng cao lợi ích cá nhân của họ khi sử dụng hệ thống.
- Đề xuất các hàm ý quản trị cho các công ty triển khai các hệ thống thông tin quản lý có liên quan
Bối cảnh của nghiên cứu là các hệ thống thông tin bệnh viện tại một số bệnh viện TP
Phạm vi nghiên cứu
Đối tượng khảo sát bao gồm tất cả người sử dụng cuối cùng của các hệ thống tin tại bệnh viện, như bác sĩ, y tá, dược sĩ và kỹ thuật viên ở các bộ phận y tế Ngoài ra, các nhân viên làm việc tại các bộ phận dịch vụ cộng đồng, chăm sóc khách hàng, tài chính, thông tin, công nghệ thông tin, kế hoạch tổng hợp và quản lý chất lượng cũng được đưa vào khảo sát.
Phạm vi nghiên cứu: Các bệnh viện tiến hành khảo sát là các bệnh viện tại
TP Hồ Chí Minh đã triển khai hệ thống thông tin bệnh viện, với danh sách các bệnh viện khảo sát được trình bày trong phụ lục 1 Danh sách này có thể được cập nhật thêm trong quá trình thực hiện khảo sát.
Ý nghĩa nghiên cứu
Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi ích cá nhân của người sử dụng, thông qua một nghiên cứu thực nghiệm về hệ thống thông tin tại các bệnh viện ở TP Hồ Chí Minh Các yếu tố này có vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sử dụng hệ thống thông tin trong lĩnh vực y tế.
Nghiên cứu này kiểm định mô hình lý thuyết về mối quan hệ giữa chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ với cảm nhận công việc, tự tin vào năng lực bản thân và cấu trúc hỗ trợ từ nhà quản lý, tác động đến giá trị cảm nhận, sự hài lòng và lợi ích cá nhân của người dùng hệ thống thông tin bệnh viện Hiểu rõ các tác nhân ảnh hưởng đến lợi ích cá nhân sẽ giúp gia tăng lợi ích tổ chức và hiện thực hóa kỳ vọng đầu tư trong dự án CNTT Đồng thời, nghiên cứu cũng đánh giá và kết hợp các lý thuyết hiện có để phát triển mô hình tích hợp về người dùng nội bộ, tạo khung khái niệm lợi ích cá nhân hỗ trợ cho nghiên cứu tương lai và đề xuất các hàm ý quản trị cho các công ty triển khai hệ thống thông tin quản lý.
Nghiên cứu này cung cấp tài liệu tham khảo cho các cơ quan, ban ngành trong việc triển khai hệ thống thông tin bệnh viện nhằm nâng cao lợi ích cho người sử dụng Các nhà quản lý cần giám sát chất lượng dịch vụ của nhân viên IS, không chỉ trong cung cấp dịch vụ hệ thống thông tin mà còn trong các dịch vụ thông thường để đáp ứng nhu cầu người dùng Họ cũng cần phát triển chuyên môn cho nhân viên IS về ứng dụng hệ thống thông tin, giúp cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và giáo dục tại chỗ cho người dùng Đồng thời, cần chỉ đạo các nỗ lực quản lý để phát triển IS giữa các nhóm dịch vụ cá nhân, tạo ra trải nghiệm dịch vụ tốt cho người dùng Đối với tác giả nghiên cứu, đây là cơ hội để tiếp cận kiến thức mới chưa được học trong trường.
Nhận diện tầm quan trọng và xu hướng phát triển của dịch vụ bệnh viện, đặc biệt là tại TP Hồ Chí Minh, là cần thiết để nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động của các cơ sở y tế và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dân.
7 tầm quan trọng của các yếu tố tác động lên sự hài lòng của người sử dụng với hệ thống thông tin bệnh viện.
Bố cục luận văn
Chương 1: Giới thiệu về đề tài
Bài viết này tổng quan về nghiên cứu, nêu rõ lý do hình thành đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi và phương pháp thực hiện Đồng thời, nó cũng trình bày ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu và cấu trúc của đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Hệ thống thông tin bệnh viện đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ y tế, và sự hài lòng của người sử dụng chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tính năng, độ tin cậy và khả năng hỗ trợ Nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước đã chỉ ra mối liên hệ giữa các yếu tố này và mức độ hài lòng của người dùng Bài viết này sẽ trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất cùng với các giả thuyết liên quan, nhằm làm rõ hơn về những yếu tố tác động đến trải nghiệm của người sử dụng trong hệ thống thông tin bệnh viện.
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu
Bài viết này trình bày tổng quan về cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu, cùng với các phương pháp nghiên cứu nhằm kiểm định thang đo và kiểm tra sự phù hợp của mô hình nghiên cứu với các giả thuyết đã đề ra Thông tin chi tiết về mẫu cũng sẽ được cung cấp để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của nghiên cứu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Trình bày kết quả nghiên cứu định lượng để kiểm định thang đo, kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết đề ra
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
Bài viết này tóm tắt các kết quả chính, những đóng góp nổi bật và những hạn chế của đề tài nghiên cứu, từ đó định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Các lý thuyết và khái niệm nghiên cứu
2.1.1.1 Tổng quan về Hệ thống thông tin
Hệ thống thông tin bao gồm phần mềm, phần cứng và mạng viễn thông, giúp thu thập, xử lý, lưu trữ và phân phối thông tin Nó hỗ trợ quá trình ra quyết định và kiểm soát trong tổ chức.
Có nhiều loại hệ thống thông tin khác nhau, bao gồm ESS (hệ thống hỗ trợ điều hành), MIS (hệ thống thông tin quản lý), DSS (hệ thống hỗ trợ quyết định), KMS (hệ thống quản lý tri thức), TPS (hệ thống xử lý giao dịch) và OAS (hệ thống tự động hóa văn phòng) Những hệ thống này được kết nối với các nhóm người khác nhau trong tổ chức, với các loại hệ thống thông tin phổ biến nhất được minh họa trong Hình 1.
2.1.1.2 Tổng quan về Hệ thống thông tin bệnh viện (HIS)
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định
Hệ thống xử lý giao dịch
Hệ thống thông tin quản lý
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định
Nhân viên Quản lý cấp trung Quản lý cấp cao Giám đốc điều hành
Hình 2.1 Mô hình kim tự tháp bốn cấp gồm các loại hệ thống thông tin khác nhau (Eoromed
Hệ thống thông tin bệnh viện (HIS) là một phần quan trọng của tin học y tế, được công nhận rộng rãi trong giới học thuật quốc tế Theo Morris Collen, một giáo sư nổi tiếng trong lĩnh vực này, HIS được định nghĩa là việc sử dụng máy tính và thiết bị truyền thông để thu thập, lưu trữ và xử lý thông tin chẩn đoán, điều trị bệnh nhân, cũng như thông tin quản lý hành chính cho các khoa trong bệnh viện Hệ thống này còn cho phép trích xuất và trao đổi dữ liệu, đáp ứng các yêu cầu chức năng của người dùng được ủy quyền.
Hệ thống Thông tin Bệnh viện (HIS) là một giải pháp công nghệ tích hợp, phục vụ cho việc quản lý thông tin trong bệnh viện, bao gồm lập kế hoạch và chăm sóc bệnh nhân HIS hỗ trợ các hoạt động y tế, lâm sàng, tài chính và hành chính, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của bệnh viện (Moghaddasi, 2018; Pai và Huang).
Vào năm 2011, hệ thống thông tin HIS tại Việt Nam đã giới thiệu việc cấp mã riêng cho bệnh nhân khi thăm bệnh viện Các phương pháp chăm sóc sức khỏe lâm sàng, bao gồm xét nghiệm, chụp X-quang, chẩn đoán hình ảnh, điều trị, cấp phát thuốc, thanh toán và hoàn trả, sẽ được tích hợp vào các hệ thống như LIS, RIS, PACS, EMR, hệ thống thông tin dược, tài chính và bảo hiểm y tế Nhân viên bệnh viện, bao gồm cả chuyên gia và không chuyên gia trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, có thể tương tác với hệ thống HIS này.
Hệ thống thông tin bệnh viện (HIS) là thành phần quan trọng của công nghệ thông tin trong lĩnh vực y tế, tập trung vào nhu cầu hành chính, tài chính và lâm sàng của bệnh viện HIS nâng cao khả năng điều phối chăm sóc của các chuyên gia y tế bằng cách cung cấp thông tin sức khỏe và lịch sử thăm khám của bệnh nhân một cách kịp thời Hệ thống này được thiết kế để quản lý thông tin bệnh nhân một cách tập trung thông qua xử lý dữ liệu điện tử, đồng thời dự đoán tình trạng sức khỏe trong môi trường bệnh viện.
Hình 2.2 Sơ đồ quản lý bệnh viện (HIS) Nguồn: Morris Frank Collen, 1976
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các chuyên gia như bác sĩ, dược sĩ, y tá và kỹ thuật viên làm việc trực tiếp với bệnh nhân, trong khi những nhân viên không chuyên như tài chính, nhân sự, CNTT và hành chính hỗ trợ các hoạt động nội bộ Họ làm việc trên các hệ thống tích hợp trong bệnh viện và có quyền truy cập vào thông tin cần thiết để thực hiện nhiệm vụ của mình Cụ thể, họ có thể thêm hoặc xem thông tin bệnh nhân từ các hệ thống như LIS, RIS, PACS, EMR và PIS, giúp nâng cao hiệu quả chăm sóc bệnh nhân.
Tại Việt Nam, các nhà nghiên cứu của Bộ Y tế đã thiết kế phần mềm Medisoft
2003 được biết đến là phần mềm HIS được triển khai tại nhiều bệnh viện Việt Nam cho đến nay
Hệ thống thông tin bệnh viện gồm các thành phần:
Hệ thống lưu trữ và truyền thông hình ảnh (PACS) là công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực y tế, cung cấp giải pháp lưu trữ tiết kiệm và truy cập dễ dàng vào hình ảnh từ nhiều loại máy nguồn PACS cho phép truyền tải hình ảnh và báo cáo điện tử một cách kỹ thuật số, loại bỏ hoàn toàn nhu cầu khai thác, truy xuất hoặc vận chuyển phim theo cách thủ công Định dạng DICOM (Hình ảnh Kỹ thuật số và Truyền thông trong Y học) là tiêu chuẩn phổ biến được sử dụng để lưu trữ và truyền hình ảnh trong hệ thống PACS.
Hệ thống PACS bao gồm bốn thành phần chính: các phương thức hình ảnh như phim X-quang trơn (PF), chụp cắt lớp vi tính (CT) và hình ảnh cộng hưởng từ (MRI); một mạng an toàn để truyền tải thông tin bệnh nhân; các máy trạm dùng để giải thích và xem xét hình ảnh; và tài liệu lưu trữ để lưu trữ và truy xuất hình ảnh cùng báo cáo.
Hệ thống thông tin X quang (RIS) ngày càng trở nên phổ biến nhờ vào khả năng cung cấp dịch vụ thanh toán X quang, lập lịch hẹn, và quản lý báo cáo cùng với việc lưu trữ cơ sở dữ liệu bệnh nhân hiệu quả.
Hệ thống thông tin lâm sàng (CIS) là một hệ thống máy tính thiết kế để thu thập, lưu trữ và cung cấp thông tin lâm sàng quan trọng trong chăm sóc sức khỏe CIS giúp các tổ chức y tế nâng cao chất lượng dịch vụ lâm sàng, đồng thời cung cấp thông tin và báo cáo cần thiết để bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn tại điểm chăm sóc.
Hệ thống thông tin điều dưỡng (NIS) được thiết kế để hỗ trợ y tá trong việc chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn NIS cải thiện lịch trình nhân viên, lập biểu đồ bệnh nhân chính xác và tích hợp dữ liệu lâm sàng Các ứng dụng lịch trình giúp quản lý nghỉ phép và làm thêm giờ, trong khi ứng dụng biểu đồ cho phép nhập thông tin về dấu hiệu quan trọng, kế hoạch chăm sóc và ghi chú điều dưỡng Dữ liệu được lưu trữ an toàn và dễ dàng truy xuất khi cần Tích hợp dữ liệu lâm sàng cho phép y tá thu thập, phân tích và thiết kế kế hoạch chăm sóc bệnh nhân, giúp giảm thời gian lập kế hoạch và cải thiện đánh giá Ngoài ra, NIS giảm nguy cơ kê đơn thuốc sai nhờ vào tài liệu tham khảo cho các loại thuốc được kê đơn điện tử.
Hệ thống Thông tin Dược phẩm (PIS) được thiết kế nhằm hỗ trợ khoa dược trong việc giám sát việc sử dụng thuốc tại bệnh viện PIS giúp dược sĩ theo dõi dị ứng thuốc và các biến chứng liên quan, đồng thời phát hiện các tương tác thuốc Hệ thống này còn quản lý các loại thuốc phù hợp dựa trên các yếu tố sinh lý của bệnh nhân.
Hệ thống thông tin tài chính (FIS) là một phần quan trọng trong việc quản lý hoạt động kinh doanh của bệnh viện Mặc dù mục tiêu chính của tổ chức chăm sóc sức khỏe là cứu sống bệnh nhân mà không chú trọng đến lợi nhuận, nhưng họ vẫn cần phải quản lý chi phí vận hành từ các hoạt động hàng ngày như mua sắm và trả lương nhân viên.
Hệ thống thông tin phòng thí nghiệm (LIS) hay còn gọi là Hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (LIMS) là một phần mềm quản lý thông tin và hoạt động của phòng thí nghiệm Hệ thống này cung cấp các tính năng quan trọng nhằm hỗ trợ hiệu quả cho các hoạt động của phòng thí nghiệm hiện đại.
2.1.2 Tính tương thích công việc được cảm nhận (perceived work compatibility)
Các nghiên cứu trước có liên quan
2.2.1 Công trình Mô hình thành công của hệ thống thông tin DeLone và
Mô hình thành công của DeLone và McLean (1992) gồm sáu biến, các biến này có liên quan nhau chứ không phải độc lập, phụ thuộc lẫn nhau
Hình 2.3 Mô hình thành công IS của D & M (DeLone và McLean, 1992)
Mô hình Hệ thống thông tin thành công của DeLone và McLean là một khuôn khổ quan trọng để đo lường các biến phụ thuộc phức tạp trong nghiên cứu hệ thống thông tin (IS) Được phát triển vào năm 1992 và cập nhật vào năm 2003, mô hình này cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự thành công sau khi triển khai hệ thống ERP, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các yếu tố liên quan Nghiên cứu đã xem xét 100 thước đo từ 180 nghiên cứu khác nhau, từ đó đưa ra các định nghĩa và tiền đề về sự thành công của IS.
Mô hình thành công của hệ thống thông tin (IS) do DeLone và McLean (2003) phát triển bao gồm ba khía cạnh chất lượng: IQ, SQ và SeQ Trong bối cảnh hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), IQ và SQ thể hiện các nguồn lực từ hệ thống ERP ảnh hưởng đến người dùng kỹ thuật, trong khi SeQ liên quan đến các nguồn lực do nhân viên IS kiểm soát, tác động đến người dùng theo hướng con người Các yếu tố chất lượng này ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng và dẫn đến những lợi ích nhất định Mặc dù mô hình IS thành công D&M đã được trích dẫn rộng rãi và đóng góp quan trọng cho hiểu biết về IS thành công, nhưng ít nghiên cứu kiểm tra SeQ dựa trên con người trong bối cảnh ERP Nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết phải tìm hiểu SeQ của nhân sự IS nội bộ cùng với IQ và SQ để xác định thành công của hệ thống ERP DeLone và McLean cũng chỉ ra rằng việc lựa chọn các khía cạnh thành công của IS phải dựa vào mục tiêu và bối cảnh của nghiên cứu, đồng thời xác định các mối quan hệ giữa các thước đo thành công Bài báo này tổng hợp những đóng góp quan trọng trong nghiên cứu IS thành công trong thập kỷ qua và đề xuất các cải tiến cho mô hình ban đầu.
Hình 2.4 Mô hình thành công IS được cập nhật của D & M (DeLone và McLean, 2003)
Từ góc độ người dùng, sự hài lòng với chất lượng hệ thống thông tin (IS) là một chỉ số quan trọng, phản ánh mức độ mà người dùng nhận thấy giá trị và sự đáng tin cậy của hệ thống sau khi trải nghiệm Theo DeLone và McLean (2003), trong sáu khía cạnh của sự thành công của IS, ba yếu tố chính bao gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin và chất lượng dịch vụ được coi là nền tảng thiết yếu cho sự phát triển bền vững của hệ thống thông tin.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng ba cấu trúc chính của mô hình thành công hệ thống thông tin (IS), bao gồm chất lượng, chất lượng thông tin và sự hài lòng của người dùng, nhằm khảo sát sự chấp nhận và sử dụng các ứng dụng hệ thống thông tin y tế (HIS) của người dùng.
Trong phiên bản cập nhật mới, DeLone và McLean chỉ ra rằng lợi ích từ hệ thống thông tin có thể được phân tích ở nhiều cấp độ, từ cá nhân đến xã hội Sự thay đổi này, kết hợp với việc đưa chất lượng dịch vụ IS, năng suất và hiệu suất nhóm vào các tiêu chí đánh giá thành công của IS, đánh dấu những thay đổi quan trọng trong các chỉ số thành công của IS trong Kỷ nguyên mạng và Hệ thống thông tin.
Năm 2016, DeLone và McLean đã cập nhật nghiên cứu về việc đo lường thành công của hệ thống thông tin, nhấn mạnh rằng hệ thống thông tin không phải là tĩnh mà là động Điều này củng cố việc áp dụng quan điểm quy trình trong mô hình của các tác giả.
Sau khi công bố Mô hình D&M cập nhật năm 2003, tác giả đã thực hiện hai thay đổi bổ sung quan trọng Thay đổi đầu tiên được thể hiện trong Mô hình D&M cập nhật, nhằm nâng cao tính chính xác và hiệu quả của mô hình.
Chúng tôi đã quyết định thay đổi thuật ngữ “Lợi ích ròng” thành “Tác động ròng” để phản ánh chính xác hơn về sự thành công Thuật ngữ “Lợi ích” chỉ đề cập đến kết quả tích cực, trong khi “Tác động” cho phép mô hình nhận ra rằng cả kết quả tích cực và tiêu cực đều có thể xảy ra Điều này sẽ giúp tăng cường khả năng nhận diện và dẫn đến nhiều "Sử dụng" hơn.
2.2.2 Mô hình nghiên cứu của Yuan Sun (2009)
Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của Yuan Sun a, 2009
Sự tương thích trong công việc được nhận thức có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả công việc cá nhân và là một "đòn bẩy" quan trọng mà các nhà quản lý có thể sử dụng để tối đa hóa việc sử dụng CNTT trong tổ chức Khả năng này có thể được tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể của công việc, giúp tăng cường sự tương thích giữa hệ thống CNTT và quy trình làm việc Nếu công ty áp dụng các quy chuẩn ngành, mức độ sử dụng CNTT và hiệu suất nhân viên sẽ cao hơn Ngược lại, quy trình không đồng bộ với ngành dẫn đến sự tương thích thấp hơn, làm giảm sử dụng CNTT và hiệu suất Tác giả đã phát triển một mô hình lý thuyết liên quan đến sự tương thích trong công việc, từ đó đưa ra giả thuyết về mối liên hệ giữa việc sử dụng CNTT và kết quả hiệu suất, được xác thực qua nghiên cứu thực nghiệm.
2.2.3 Mô hình nghiên cứu của Tracy Ann Sykes (2020)
Hình 2.6 Mô hình Train công việc của Tracy Ann Sykes 2020
Nghiên cứu của tác giả khám phá tác động của các cấu trúc hỗ trợ, cả chính thức và không chính thức, đến kết quả công việc Bài viết làm phong phú thêm hiểu biết về mối quan hệ giữa nhu cầu công việc và kiểm soát công việc, qua đó chỉ ra rằng các cấu trúc hỗ trợ có ảnh hưởng quan trọng đến hiệu suất làm việc Kết quả nghiên cứu này đóng góp vào mạng lưới kiến thức đa dạng về vai trò của các quy trình hỗ trợ trong việc cải thiện kết quả công việc.
Nghiên cứu cho thấy rằng các hình thức hỗ trợ khác nhau có ảnh hưởng đến kết quả công việc thông qua những con đường khác nhau Mặc dù đã có nghiên cứu trước đây về mô hình căng thẳng việc làm, việc phân biệt giữa các loại hỗ trợ xã hội, đặc biệt là hỗ trợ từ đồng nghiệp và người quản lý, là cần thiết để hiểu rõ hơn tác động của chúng đến kết quả công việc Hơn nữa, các hình thức hỗ trợ từ các mối quan hệ bên ngoài tổ chức cũng cần được xem xét trong các nghiên cứu tương lai để có cái nhìn toàn diện hơn về vai trò của hỗ trợ xã hội.
2.2.4 Mô hình nghiên cứu của Ozlem Oktal (2016)
Hình 2.7.Mô hình của Ozlem Oktal (2016)
Bài viết cung cấp một khuôn khổ chi tiết để phân tích sự hài lòng và sự chấp nhận của người dùng nội bộ đối với hệ thống tư pháp điện tử tại Thổ Nhĩ Kỳ, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực này.
Tác giả đã phát triển một mô hình đánh giá mới cho hệ thống tư pháp điện tử tại Thổ Nhĩ Kỳ, kết hợp các yếu tố từ sự hài lòng của người dùng nội bộ và sự chấp nhận công nghệ Nghiên cứu này là mô hình đánh giá đầu tiên về một hệ thống tư pháp điện tử thành công từ góc độ người dùng nội bộ.
2.2.5 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model (TAM))
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) được phát triển bởi Davis, Bagozzi và Warshaw vào năm 1989, là một trong những mở rộng quan trọng nhất của lý thuyết hành động của Fishbein và Ajzen TAM thay thế nhiều lý thuyết về thái độ hành động bằng hai yếu tố chính: Nhận thức hữu ích, tức là mức độ mà người dùng tin rằng công nghệ sẽ cải thiện hiệu suất và hiệu quả.
Nhận thức dễ sử dụng - đề cập đến mức độ người dùng cảm thấy thoải mái khi sử dụng các tính năng của công nghệ
Lý thuyết hành động có lý do và mô hình TAM nhấn mạnh rằng khi một cá nhân hình thành ý định hành động, họ có khả năng tự do thực hiện hành động mà không bị hạn chế Tuy nhiên, trong thực tế, nhiều yếu tố ràng buộc có thể ảnh hưởng đến quyền tự do hành động của họ (Bagozzi và Warshaw, 1992).
Hình 2.8.Mô hình khái niệm TAM (Davis, 1993)
Mô hình nghiên cứu đề xuất và giả thuyết nghiên cứu
2.3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Hình 2.15 Mô hình đề xuất nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu đề xuất cho đề tài được xây dựng dựa trên việc kế thừa có chọn lọc các kết quả nghiên cứu trước đây, bao gồm 9 khái niệm và 18 giả thuyết tương tác lẫn nhau Các yếu tố này được tích hợp từ các mô hình nghiên cứu trước đó, tạo thành một khung lý thuyết vững chắc cho việc phân tích và đánh giá các tác động trong nghiên cứu.
Tiền tố cho chất lượng hệ thống thông tin bao gồm các yếu tố như tính tương thích công việc cảm nhận (Yuan Sun, 2019), cấu trúc hỗ trợ (Tracy Ann Sykes, 2020) và tự tin vào năng lực bản thân (McKee, 2006) Hậu tố cho chất lượng hệ thống thông tin được xác định bởi giá trị cảm nhận (Kim et al., 2011) và sự hài lòng của người dùng (Pei-Fang Hsu, 2015).
Tiền tố cho Sự hài lòng trong mô hình được tích hợp từ những nghiên cứu của
(Kim el al, 2011) xem xét yếu tố Giá trị cảm nhận
Tiền tố cho lợi ích cá nhân trong mô hình được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Kim et al (2011), tập trung vào yếu tố giá trị cảm nhận, và nghiên cứu của Pei-Fang Hsu (2015), xem xét yếu tố sự hài lòng của người dùng.
Tính tương thích trong công việc là sự phù hợp của hệ thống thông tin với công việc của tổ chức, không phải sở thích cá nhân Các tổ chức triển khai hệ thống thông tin để hỗ trợ công việc thay vì phù hợp với thói quen cá nhân Tương tự như tính hữu ích và tính dễ sử dụng, tính tương thích trong công việc là một cấu trúc cảm nhận, ảnh hưởng đến việc nhân viên sử dụng hệ thống, bất kể mức độ phù hợp thực tế Để hiểu rõ bản chất tri giác của cấu trúc này và duy trì tính nhất quán với tính hữu ích, Yuan Sun (2009) đã đề xuất khái niệm khả năng tương thích công việc được nhận thức (PWC) Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đưa ra.
H1a: Tính tương thích công việc cảm nhận tác động dương lên chất lượng hệ thống
H1b: Tính tương thích công việc cảm nhận tác động dương lên chất lượng thông tin
H1c: Tính tương thích công việc cảm nhận tác động dương lên chất lượng dịch vụ
Tự tin vào khả năng cá nhân là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ tài chính của người dùng Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự tự tin này có thể tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến quyết định của người tiêu dùng trong lĩnh vực tài chính (Choi, 2018; Kim và cộng sự, 2016; Li và cộng sự, 2012).
32 yếu tố trực tiếp và gián tiếp ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin của người dùng có thể mang lại giá trị quan trọng cho các công ty nhằm đảm bảo sự thành công lâu dài của các Hệ thống thông tin Theo Bandura (1986), hành vi và động cơ của con người bị chi phối bởi niềm tin vào khả năng của bản thân Hiệu quả bản thân được định nghĩa là sự đánh giá của cá nhân về khả năng thực hiện các hành động cần thiết để đạt được hiệu suất mong muốn (Yuan Sun, 2009) Compeau và Higgins (1995) cho rằng hiệu quả bản thân không chỉ dựa trên những gì đã làm trong quá khứ mà còn là đánh giá về khả năng trong tương lai Nó liên quan đến nhận thức của cá nhân về khả năng hoàn thành nhiệm vụ, không chỉ dựa trên bộ kỹ năng hiện có (Chen và cộng sự, 2011) Lý thuyết nhận thức xã hội nhấn mạnh rằng việc đánh giá chính xác hiệu quả cá nhân có giá trị chức năng quan trọng và ảnh hưởng đến mức độ nỗ lực và sự kiên trì của mọi người khi đối mặt với trở ngại (Yuan Sun, 2009).
Tự tin vào năng lực bản thân không chỉ nâng cao chất lượng hệ thống mà còn cải thiện chất lượng hệ thống thông tin Khi cá nhân tin tưởng vào khả năng của mình, họ sẽ đóng góp tích cực hơn, dẫn đến sự phát triển bền vững và hiệu quả trong các quy trình Điều này tạo ra một môi trường làm việc tích cực, khuyến khích sự sáng tạo và đổi mới, từ đó nâng cao hiệu suất chung của tổ chức.
H2c: Tự tin vào năng lực bản thân tác động dương lên chất lượng dịch vụ
Trong quá trình triển khai hệ thống thông tin, việc hỗ trợ nhân viên là rất quan trọng, giúp họ cảm nhận được các tính năng của hệ thống mới và ảnh hưởng đến thái độ của họ đối với nó Đào tạo, bao gồm các buổi hướng dẫn do tổ chức cung cấp trước hoặc ngay sau khi triển khai, đóng vai trò then chốt trong việc thu hút người dùng và truyền đạt kiến thức về hệ thống mới Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng đào tạo có ảnh hưởng lớn đến sự chấp nhận của người dùng và thành công của hệ thống thông tin.
Hỗ trợ từ đồng nghiệp và người giám sát có thể được phân loại thành hai loại chính: hỗ trợ thực tế, bao gồm lời khuyên, nguồn lực và chuyên môn, và hỗ trợ tình cảm, liên quan đến việc lắng nghe, thể hiện sự quan tâm và cân nhắc (Brough và Pears, 2004) Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các khía cạnh thực tế của sự hỗ trợ, vì đây là những yếu tố nhận được sự chú ý nhiều nhất.
Các cấu trúc hỗ trợ không chính thức, như mạng xã hội, có tác động tích cực hơn đến phản ứng của nhân viên đối với hệ thống thông tin mới so với các cấu trúc hỗ trợ chính thức (Sykes, 2020) Nghiên cứu cho thấy rằng các cơ chế ảnh hưởng của các cấu trúc hỗ trợ khác nhau đến kết quả công việc cần được xem xét kỹ lưỡng (Kossek et al.).
Việc hiểu các cơ chế ảnh hưởng của các loại cấu trúc hỗ trợ đến kết quả công việc là rất quan trọng, giúp nhà quản lý thiết kế các biện pháp can thiệp hiệu quả để đạt được kết quả tích cực và giảm thiểu tác động tiêu cực Nghiên cứu cho thấy các hình thức hỗ trợ khác nhau ảnh hưởng đến kết quả công việc qua các con đường khác nhau Mặc dù nghiên cứu trước đây đã khái niệm hóa và đo lường hỗ trợ xã hội một cách tổng quát, cần có những nghiên cứu tương lai chú ý đến sự khác biệt giữa các loại hỗ trợ xã hội và đo lường chúng một cách tinh vi hơn Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất.
H3a: Cấu trúc hỗ trợ tác động dương lên chất lượng hệ thống
H3b: Cấu trúc hỗ trợ tác động dương lên chất lượng hệ thông tin
H3c: Cấu trúc hỗ trợ tác động dương lên chất lượng dịch vụ
Nghiên cứu của Wang (2008) chỉ ra rằng chất lượng cảm nhận của người dùng CNTT, bao gồm chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ và chất lượng hệ thống, ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị cảm nhận Khi chất lượng cảm nhận tốt, giá trị cảm nhận của người dùng sẽ gia tăng Chất lượng thông tin, cụ thể là độ chính xác, tính cập nhật, sự liên quan, tính đầy đủ và khả năng hiểu biết của thông tin do hệ thống cung cấp, có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận Người dùng sẽ cảm thấy hệ thống thông tin mang lại giá trị lớn hơn so với nỗ lực họ bỏ ra để tiếp cận thông tin đó Chất lượng thông tin cũng được đánh giá qua các thước đo đầu ra của hệ thống, chủ yếu dưới dạng báo cáo hoặc màn hình, như đã được DeLone và McLean (1992) và Gable nghiên cứu.
Chất lượng thông tin trong hệ thống ERP được phân loại thành hai chiều: ngữ cảnh và đại diện Chiều ngữ cảnh đánh giá độ chính xác, tính cập nhật, sự nhất quán, và mức độ hữu ích của thông tin, trong khi chiều đại diện phản ánh sự rõ ràng và dễ hiểu của thông tin Khi người dùng nhận thấy thông tin chính xác, đầy đủ và dễ hiểu, họ sẽ có xu hướng tăng mức độ sử dụng và sự hài lòng Giá trị cảm nhận và sự hài lòng của người dùng được hình thành từ chất lượng cảm nhận Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất.
Chất lượng hệ thống có ảnh hưởng tích cực đến giá trị cảm nhận của người dùng, đồng thời cũng góp phần nâng cao sự hài lòng của họ Việc cải thiện chất lượng hệ thống không chỉ giúp người dùng cảm thấy hài lòng hơn mà còn tăng cường giá trị mà họ nhận được từ sản phẩm hoặc dịch vụ.
Các mối quan hệ giữa sự hài lòng của người dùng và ba biến chất lượng được xây dựng dựa trên lý thuyết và thực nghiệm của DeLone & McLean (2016) Nhiều nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực tiếp thị đã chỉ ra rằng Chất lượng Cảm nhận, Chất lượng Thông tin và Chất lượng Dịch vụ là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự hài lòng tổng thể của khách hàng, như được đề cập bởi các tác giả như Spreng và cộng sự (1996), Cronin và cộng sự (2000), Hellier và cộng sự (2003), và nhiều nghiên cứu khác Trong nghiên cứu này, chất lượng dịch vụ được định nghĩa là chất lượng mà các nhà cung cấp CNTT cung cấp để đáp ứng nhu cầu của người sử dụng công nghệ thông tin.
PHƯƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
- Đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến sự hài lòng về hệ thống thông tin bệnh viện
- Kiểm định mô hình trong bối cảnh tại TP Hồ Chí Minh
- Các khái niệm về chất lượng, sự hài lòng của người sử dụng
- Các đề tài và mô hình nghiên cứu có liên quan
- Thang đo của các nghiên cứu trước có liên quan Đề xuất mô hình nghiên cứu và thang đo sơ bộ
Thảo luận nhóm phỏng vấn sâu
Nghiên cứu sơ bộ định tính Thang đo nháp 1
Khảo sát sơ bộ Thang đo hiệu chỉnh
Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Phân tích độ tin cậy tổng hợp: CR Phân tích nhân tố khám phá: AVE Độ giá trị phân biệt: Fornell Larcker
Phân tích nhân tố khẳng định Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính
Kết luận và kiến nghị
Thang đo nháp 2 bao gồm các chỉ số quan trọng như độ tin cậy tổng hợp (CR), độ giá trị hội tụ (AVE) và hệ số tải Để đánh giá độ giá trị phân biệt, phương pháp Fornell-Larcker được áp dụng, cùng với việc kiểm tra tính cộng tuyến thông qua chỉ số VIF.
Thu thập, làm sạch dữ liệu
Giai đoạn 3 Thống kê mô tả
Kiểm định mô hình đo lường
Hình 3.1.Quy trình nghiên cứu, hiệu chỉnh từ Nguyễn Đình Thọ và cộng sự
Nghiên cứu bao gồm hai giai đoạn nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức:
3.1.1 Nghiên cứu sơ bộ: Nghiên cứu sơ bộ được tiến hành qua hai phương pháp là nghiên cứu định tính sơ bộ và nghiên cứu định lượng sơ bộ
Giai đoạn 1 của nghiên cứu định tính sơ bộ nhằm xác định các yếu tố cần thiết để xây dựng mô hình nghiên cứu về sự hài lòng của người dùng khi sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện tại TP.HCM Do chưa có mô hình nghiên cứu nào trước đó, việc tìm hiểu thực tế hoạt động và các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người sử dụng là rất quan trọng Nghiên cứu sẽ kết hợp và hiệu chỉnh các lý thuyết từ các nghiên cứu trước về lợi ích của người dùng để xây dựng mô hình và đưa ra các giả thuyết phù hợp Phỏng vấn sâu sẽ được thực hiện dựa trên thang đo gốc, với nội dung phỏng vấn được giữ nguyên và điều chỉnh để phù hợp với ngữ cảnh và từ ngữ của người tham gia Đối tượng tham gia giai đoạn này là các nhà quản lý bệnh viện tại TP.HCM.
Giai đoạn 2 của nghiên cứu định lượng sơ bộ bao gồm việc phỏng vấn sâu các đối tượng sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của họ Dựa trên kết quả phỏng vấn, bộ thang đo sẽ được điều chỉnh cho phù hợp và hình thành bảng câu hỏi hoàn chỉnh Sau đó, khảo sát thử nghiệm sẽ được thực hiện với 50 người dùng nhằm điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, đảm bảo dễ hiểu cho người tham gia Thang đo sẽ được kiểm định độ nhất quán nội tại (CR), độ giá trị hội tụ (AVE, hệ số tải) và độ giá trị phân biệt (tiêu chuẩn Fornell Larcker) Qua đó, nghiên cứu sẽ có được thang đo chính thức cho bước nghiên cứu định lượng chính thức.
3.1.2 Nghiên cứu chính thức: Từ kết quả nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu chính thức được tiến hành qua 01 phương pháp là nghiên cứu định lượng
Giai đoạn 3 Nghiên cứu chính thức: trong nghiên cứu định lượng chính thức
Nghiên cứu với kích thước mẫu 258 áp dụng phương pháp PLS-SEM để phân tích mô hình và giả thuyết Đầu tiên, mô hình đo lường được đánh giá thông qua các bước kiểm tra độ tin cậy tổng hợp (CR), độ giá trị hội tụ (AVE, hệ số tải) và độ giá trị phân biệt (tiêu chuẩn Fornell-Larcker) Tiếp theo, mô hình cấu trúc được đánh giá qua các chỉ số như tính đa cộng tuyến (VIF), hệ số đường dẫn (β), hệ số xác định (R²) và mức độ ảnh hưởng (f²).
Kết luận, việc xác định mức độ ưu tiên các yếu tố ảnh hưởng đến lợi ích của người dùng trong hệ thống thông tin bệnh viện là rất quan trọng Điều này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về nhu cầu của người sử dụng và từ đó đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao lợi ích cho họ khi sử dụng hệ thống này.
Thiết kế thang đo
Nghiên cứu này áp dụng hai loại thang đo: thang đo định danh và thang đo cấp quãng Thang đo định danh, theo Thọ (2013), là thang đo định tính chỉ dùng để phân loại mà không phản ánh giá trị số lượng Trong nghiên cứu, các thang đo định danh được sử dụng bao gồm giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và tần suất sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện Những thang đo này được kế thừa từ các nghiên cứu trước, trong đó khái niệm Tính tương thích công việc cảm nhận được lấy từ Yuan Sun (2019), Cấu trúc hỗ trợ từ Tracy Ann Sykes (2020), và Tự tin vào năng lực bản thân từ McKee.
Chất lượng hệ thống thông tin, bao gồm chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ, được kế thừa từ Eliot (2006) Giá trị cảm nhận được lấy từ Kim et al (2011), trong khi sự hài lòng của người dùng được dựa trên nghiên cứu của Pei-Fang Hsu (2015) Cuối cùng, lợi ích cá nhân cũng được kế thừa từ Pei-Fang Hsu (2015).
Thang đo cấp quãng là một công cụ đo lường khoảng cách, và trong nghiên cứu này, tác giả đã áp dụng thang đo Likert 5 điểm (Likert, 1932) Thang đo này bao gồm 5 lựa chọn cụ thể để thu thập dữ liệu một cách hiệu quả.
- Lựa chọn “1” tương ứng với mức “Hoàn toàn không đồng ý”
- Lựa chọn “2” tương ứng với mức “Không đồng ý”
- Lựa chọn “3” tương ứng với mức “Không có ý kiến”
- Lựa chọn “4” tương ứng với mức “Đồng ý”
- Lựa chọn “5” tương ứng với mức “Hoàn toàn đồng ý”
Stt Thang đo/ Tài liệu tham khảo
Kí hiệu Biến quan sát
1 Tính tương thích công việc cảm nhận
PW1 Sử dụng hệ thống thông tin X phù hợp với cách thức tôi làm việc tại công ty
PW2 Sử dụng hệ thống hệ thống thông tin X phù hợp với nội dung chuyên môn trong công việc của tôi
PW3 Hệ thống hệ thống thông tin X tương thích với tất cả khía cạnh công việc của tôi
SS1 Hệ thống hệ thống thông tin X này có bộ phận hỗ trợ ứng dụng sẵn sàng đáp ứng các yêu cầu khai thác hệ thống của tôi
Các thành viên trong bộ phận hỗ trợ ứng dụng cho hệ thống thông tin X thường có kiến thức sâu rộng về những vấn đề mà người dùng thường gặp phải trong quá trình sử dụng.
Các thành viên trong bộ phận hỗ trợ ứng dụng luôn nỗ lực tìm kiếm giải pháp để giúp tôi vượt qua những khó khăn khi khai thác hệ thống thông tin X.
7 Tự tin vào năng lực bản thân (Self-efficacy)
SE1 Tôi hiểu rõ vai trò người sử dụng của mình trong khi khai thác hệ thống hệ thống thông tin X
8 SE2 Tôi cảm thấy thoải mái khi đối phó các vấn đề phát sinh trong khi sử dụng hệ thống hệ thống thông tin X
9 SE3 Tôi hiểu rõ cách thức tương tác với bộ phận hỗ trợ kỹ thuật khi sử dụng hệ thống hệ thống thông tin X
10 SE4 Tôi biết cách thức khai thác các tính năng của hệ thống hệ thống thông tin X
11 SE5 Tôi biết cách thức phối hợp với các nhân viên khác trong quá trình sử dụng hệ thống hệ thống thông tin X
SysQ1 Hệ thống hệ thống thông tin X này dễ sử dụng
13 SysQ2 Hệ thống hệ thống thông tin X này rất thuận tiện để truy cập
14 SysQ3 Hệ thống hệ thống thông tin X này rất linh hoạt
15 SysQ4 Hệ thống hệ thống thông tin X này đáng tin cậy
IQ1 Thông tin được cung cấp bởi hệ thống hệ thống thông tin X này là kịp thời
17 IQ2 Thông tin được cung cấp bởi hệ thống hệ thống thông tin X này là toàn vẹn
18 IQ3 Thông tin được cung cấp bởi hệ thống hệ thống thông tin X này là chính xác
19 IQ4 Thông tin được cung cấp bởi hệ thống hệ thống thông tin X này là hữu ích
SerQ1 Hệ thống hệ thống thông tin X này hấp dẫn về mặt trực quan
21 SerQ2 Hệ thống hệ thống thông tin X này cung cấp các dịch vụ nhanh chóng
22 SerQ3 Hệ thống hệ thống thông tin X này được tổ chức tốt
SerQ4 Hệ thống hệ thống thông tin X này hỗ trợ giải quyết bất kỳ vấn đề nào mà tôi gặp trong quá trình thực hiện công việc hàng ngày
PV1 Xem xét thời gian mà tôi phải bỏ ra, thì việc thay đổi cách làm việc mới với hệ thống hệ thống thông tin X là đáng giá
PV2 Xem xét những tổn thất mà tôi phải gánh chịu, việc thay đổi cách làm việc mới với hệ thống hệ thống thông tin X là có giá trị
PV3 Xem xét những phức tạp mà tôi trải qua, việc thay đổi cách làm việc mới với hệ thống hệ thống thông tin X là có lợi cho tôi
PV4 Xem xét nỗ lực mà tôi phải bỏ ra, việc thay đổi hệ thống hệ thống thông tin X sẽ mang lại cho tôi giá trị tốt
28 Sự hài lòng của người dùng (User satisfaction)
US1 Tôi hài lòng với chất lượng hệ thống của hệ thống hệ thống thông tin X
29 US2 Tôi hài lòng với chất lượng thông tin của hệ thống hệ thống thông tin X
30 US3 Tôi hài lòng với chất lượng dịch vụ của hệ thống hệ thống thông tin X
31 US4 Tôi hài lòng với tổng thể hệ thống hệ thống thông tin X
IB1 Tôi đã học được nhiều điều về chuyên môn nghiệp vụ khi sử dụng hệ thống hệ thống thông tin X
IB2 Hệ thống hệ thống thông tin X nâng cao khả năng xử lý công việc chuyên môn của tôi
34 IB3 Hệ thống hệ thống thông tin X nâng cao hiệu quả của tôi trong công việc
IB4 Hệ thống hệ thống thông tin X làm tăng năng suất làm việc của tôi
3.2.2.1 Nghiên cứu định tính sơ bộ
Nghiên cứu định tính sơ bộ được thực hiện thông qua phỏng vấn sâu nhằm đánh giá mức độ hiểu biết của đối tượng về nội dung thang đo nháp 1, được kế thừa từ các nghiên cứu trước Quá trình này giúp bổ sung, chỉnh sửa từ ngữ và loại bỏ những biến quan sát không phù hợp, đồng thời thêm vào các biến quan sát mới cho nghiên cứu Kết quả cuối cùng sẽ hình thành bảng câu hỏi phục vụ cho quá trình nghiên cứu chính thức.
Trong giai đoạn nghiên cứu định tính sơ bộ, cần tiến hành khảo sát 7 người tham gia phỏng vấn sâu, với tiêu chí lựa chọn là những người thường xuyên sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện Phương pháp phỏng vấn sẽ được thực hiện theo hình thức phỏng vấn cá nhân, sử dụng kỹ thuật trao đổi và thảo luận dựa trên bảng thang đo đã được kế thừa.
Kết quả phỏng vấn đạt được như sau:
- Thang đo Tính tương thích công việc cảm nhận: chỉnh sửa từ ngữ, câu từ Thang đo gốc gồm 4 biến quan sát sau nghiên cứu định tính sơ bộ
- Thang đo Cấu trúc hỗ trợ: chỉnh sửa từ ngữ câu từ 2 câu Thang đo gốc gồm
3 biến quan sát sau nghiên cứu định tính sơ bộ
Thang đo Tự tin vào năng lực bản thân được xây dựng dựa trên 5 biến quan sát từ nghiên cứu định tính sơ bộ, nhằm đánh giá mức độ tự tin của cá nhân trong khả năng thực hiện các nhiệm vụ và đối mặt với thách thức.
Thang đo chất lượng hệ thống thông tin bao gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin và chất lượng dịch vụ đã được điều chỉnh với 7 biến quan sát Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính sơ bộ, chúng tôi đã loại bỏ 2 biến SysQ3 và SysQ4 Việc này được thực hiện do hầu hết các hệ thống thông tin hiện nay đã được trang bị máy tính và máy chủ đủ mạnh để hỗ trợ phần mềm và hệ thống thông tin Do đó, việc loại bỏ 2 biến này không ảnh hưởng đến lợi ích của người sử dụng.
- Thang đo Giá trị cảm nhận: chỉnh sửa từ ngữ câu từ 3 câu Thang đo gốc gồm 4 biến quan sát sau nghiên cứu định tính sơ bộ
- Thang đo Sự hài lòng của người dùng: thang đo gốc gồm 4 biến quan sát sau nghiên cứu định tính sơ bộ
- Thang đo Lợi ích cá nhân: Chỉnh sửa từ ngữ, câu từ 3 câu Thang đo gốc gồm 4 biến quan sát sau nghiên cứu định tính sơ bộ
Tổng số biến quan sát ban đầu của thang đo gốc là 35 biến, tuy nhiên, sau khi thực hiện nghiên cứu định tính sơ bộ, số lượng biến quan sát đã giảm xuống còn 33 biến (xem phụ lục đính kèm).
3.2.2.2 Hình thành thang đo nháp 2
Sau khi có kết quả phỏng vấn sâu từ nghiên cứu sơ bộ định tính, thang đo nháp
Bảng 3.2 trình bày thang đo nháp 2, được hình thành và mã hóa để phục vụ cho nghiên cứu định lượng sơ bộ Mẫu khảo sát định lượng sơ bộ gồm 55 mẫu, được thu thập thông qua bảng câu hỏi phát cho người sử dụng hệ thống thông tin tại Bệnh viện 175, Thành phố Thủ Đức.
Bảng 3.2 Bảng thang đo nháp 2
Stt Biến quan sát Mã hóa
Tính tương thích công việc cảm nhận PW
1 Sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện X phù hợp với công việc của tôi tại cơ quan
2 Sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện X phù hợp với nội dung chuyên môn trong công việc của tôi
3 Hệ thống thông tin bệnh viện X phù hợp với tất cả các khía cạnh công việc của tôi đang làm
Cấu trúc hỗ trợ SS
Hệ thống thông tin bệnh viện X có đội ngũ hỗ trợ sẵn sàng đáp ứng các yêu cầu khai thác hệ thống khi người sử dụng cần trợ giúp.
Bộ phận hỗ trợ của Hệ thống thông tin bệnh viện X gồm 5 thành viên có chuyên môn và nghiệp vụ vững vàng, giúp giải quyết hiệu quả các vấn đề mà người dùng gặp phải.
Các thành viên trong bộ phận hỗ trợ liên tục tìm kiếm giải pháp hiệu quả nhằm giúp người dùng vượt qua các trở ngại khi sử dụng Hệ thống thông tin bệnh viện X.
Tự tin vào năng lực bản thân SE
7 Tôi hiểu rõ vai trò chức năng người sử dụng khi khai thác Hệ thống thông tin bệnh viện X
8 Tôi cảm thấy thoải mái giải quyết các vấn đề phát sinh trong khi sử dụng Hệ thống thông tin bệnh viện X
9 Tôi hiểu rõ cách thức tương tác với bộ phận hỗ trợ kỹ thuật khi sử dụng Hệ thống thông tin bệnh viện X
10 Tôi biết cách thức khai thác các tính năng của hệ thống hệ thống thông tin X
11 Tôi biết phối hợp với các nhân viên khác trong quá trình sử dụng
Hệ thống thông tin bệnh viện X
Chất lượng hệ thống SQ
12 Các chức năng của hệ thống thông tin bệnh viện X dễ dàng sử dụng
13 Hệ thống thông tin bệnh viện X đăng nhập thuận tiện SQ2
Chất lượng thông tin IQ
14 Thông tin được cung cấp từ Hệ thống thông tin bệnh viện X nhanh chóng, kịp thời giúp tôi giải quyết tốt các công việc
15 Thông tin được cung cấp từ Hệ thống thông tin bệnh viện X không bị trùng lắp, sai sót giữa các đơn vị, phòng ban chức năng
16 Thông tin được cung cấp bởi Hệ thống thông tin bệnh viện X là chính xác
17 Thông tin được cung cấp bởi Hệ thống thông tin bệnh viện X hữu ích cho người sử dụng
Chất lượng dịch vụ SL
18 Giao diện của hệ thống thông tin bệnh viện X thân thiện và dễ sử dụng
19 Hệ thống thông tin bệnh viện X cung cấp các thông tin nhanh chóng, kịp thời khi người sử dụng yêu cầu
20 Hệ thống thông tin bệnh viện X giúp người dùng dễ dàng truy cập vào thông tin của bệnh viện
Hệ thống thông tin bệnh viện X hỗ trợ tôi trong việc giải quyết những khó khăn gặp phải trong công việc hàng ngày thông qua các chức năng đa dạng và hiệu quả.
Giá trị cảm nhận PV
22 Hệ thống thông tin bệnh viện X đã thay đổi cách làm việc của tôi, giúp tôi làm làm việc nhanh hơn, hiệu quả hơn
23 Việc chuyển qua sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện X mang lại nhiều lợi ích hơn các bất cập của nó
24 Đổi mới cách làm việc với Hệ thống thông tin bệnh viện X giúp tôi tăng hiệu quả làm việc của mình
Thiết kế mẫu
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện cho phép tác giả lựa chọn đối tượng khảo sát dễ dàng tiếp cận, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình thu thập dữ liệu.
2011) Thứ hai, do phương pháp này phù hợp với điều kiện thực hiện nghiên cứu của tác giả, nên được lựa chọn để tiến hành nghiên cứu
Phương pháp PLS – SEM không đặt ra yêu cầu nghiêm ngặt về kích thước mẫu, theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2016) Thông thường, kích thước mẫu nên bằng hoặc lớn hơn 10 lần số đường dẫn trong mô hình.
Phương pháp PLS-SEM, mặc dù không yêu cầu kích thước mẫu nghiêm ngặt, vẫn cần xem xét kích thước mẫu dựa trên nền tảng mô hình và đặc tính dữ liệu để đảm bảo tính chính xác (Hair & cộng sự, 2016) Là một nhánh của phương pháp SEM, PLS-SEM cũng cho thấy rằng kích thước mẫu lớn sẽ mang lại kết quả ổn định và tin cậy hơn (Hair & cộng sự, 2010).
Phương pháp thu thập dữ liệu trong nghiên cứu này tập trung vào người sử dụng hệ thống thông tin bệnh viện tại TP HCM trong vòng 1 năm qua Đối tượng khảo sát được liệt kê chi tiết trong phụ lục 1 và được bổ sung thêm trong quá trình thu thập phản hồi Bảng câu hỏi được gửi trực tiếp đến người tham gia thông qua phiếu khảo sát giấy và phiếu khảo sát trực tuyến.
Khảo sát trực tiếp (bảng khảo sát giấy) và khảo sát trực tuyến:
Để thu thập thông tin từ người dùng hệ thống tại bệnh viện, bạn có thể nhờ bạn bè đang làm việc tại đây gửi khảo sát trực tuyến hoặc bảng khảo sát giấy đến họ.
Xin phép lãnh đạo bệnh viện để tiến hành khảo sát tại các cơ sở y tế Chúng tôi sẽ gửi bảng khảo sát giấy đến nhiều đối tượng người dùng hệ thống thông tin trong bệnh viện nhằm thu thập ý kiến và cải thiện chất lượng dịch vụ.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện trong khoảng thời gian 3 tuần, thu thập tổng cộng 55 mẫu Dữ liệu này được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của thang đo định lượng Sử dụng phần mềm Adanco, nghiên cứu tiến hành đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua các chỉ số như độ nhất quán nội tại (CR), độ giá trị hội tụ (AVE, hệ số tải), và độ giá trị phân biệt (tiêu chuẩn Fornell-Larcker, hệ số tải chéo) Qua đó, nghiên cứu có thể thực hiện các điều chỉnh kịp thời nếu thang đo không đạt yêu cầu.
Kiểm định mô hình đo lường với 55 mẫu
Phương pháp PLS-SEM được sử dụng để đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo (Hair & cộng sự, 2016) Để xác định độ tin cậy nhất quán nội tại, Hair & cộng sự (2016) áp dụng hai chỉ số chính là độ tin cậy tổng hợp (CR) và Cronbach’s Alpha (α), với yêu cầu cả hai chỉ số này phải lớn hơn 0.6, và lý tưởng là trên 0.7.
Kết quả phân tích cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy với hệ số Cronbach’s alpha (α) từ 0.736 đến 0.947, đều lớn hơn 0.7 Độ tin cậy nhất quán nội tại của 8 khái niệm được đánh giá qua độ tin cậy tổng hợp CR, có giá trị từ 0.8843 đến 0.962, cũng thỏa mãn điều kiện (> 0.7).
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy nhất quán nội tại
Stt Khái niệm KH CR(p c ) Cronback’s alpha
1 Tính tương thích công việc cảm nhận PW 0.949 0.893
2 Cấu trúc hỗ trợ SS 0.917 0.864
3 Tự tin vào năng lực bản thân SE 0.922 0.887
4 Chất lượng hệ thống SysQ 0.883 0.736
5 Chất lượng thông tin IQ 0.932 0.889
6 Chất lượng dịch vụ SerQ 0.930 0.886
7 Giá trị cảm nhận PV 0.920 0.884
8 Sự hài lòng của người dùng US 0.962 0.947
9 Lợi ích cá nhân IB 0.950 0.930
Để đánh giá giá trị hội tụ, cần xem xét phương sai trích trung bình (AVE) và hệ số tải của các biến Kết quả cho thấy AVE có giá trị từ 0.742 đến 0.902, vượt mức 0.5, và hệ số tải của các biến quan sát nằm trong khoảng từ 0.742 đến 0.913, đều lớn hơn 0.7.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định độ giá trị hội tụ
Stt Khái niệm KH AVE
1 Tính tương thích công việc cảm nhận PW 0.902
2 Cấu trúc hỗ trợ SS 0.786
3 Tự tin vào năng lực bản thân SE 0.748
4 Chất lượng hệ thống SysQ 0.791
5 Chất lượng thông tin IQ 0.750
6 Chất lượng dịch vụ SerQ 0.815
7 Giá trị cảm nhận PV 0.742
8 Sự hài lòng của người dùng US 0.862
9 Lợi ích cá nhân IB 0.827
Theo tiêu chuẩn Fornell-Larcker, độ giá trị phân biệt được đánh giá thông qua phần mềm Adanco 2.1.1, cho thấy rằng AVE của mỗi khái niệm đều lớn hơn hệ số tương quan bình phương với các khái niệm khác Đồng thời, hệ số tải chéo của các khái niệm cũng đáp ứng yêu cầu, với hệ số tải của một biến trong khái niệm cao hơn tất cả các hệ số tải chéo với các khái niệm khác (chi tiết xem tại phụ lục 6).
Bảng 4.3 Độ giá trị phân biệt đánh giá qua tiêu chuẩn Fornell Larcker
Khái niệm IB IQ PV PW SE SS SerQ SysQ US
Khái niệm IB IQ PV PW SE SS SerQ SysQ US
Nguồn: Tổng hợp và tính toán dựa trên phần mềm Adanco 2.1.1
Ghi chú: giá trị trên đường chéo là AVE, còn lại là các bình phương hệ số tương quan tương ứng.
Nghiên cứu định lượng chính thức
Bộ dữ liệu được thu thập thông qua phương pháp lấy mẫu thuận tiện trong hơn 2 tháng (tháng 3 - 4/2023), với tổng cộng 275 bảng khảo sát Trước khi xử lý và phân tích, các bảng khảo sát này đã được làm sạch để giảm thiểu lỗi trong quá trình phỏng vấn và nhập liệu Những bảng khảo sát thiếu thông tin hoặc có câu trả lời giống nhau cho tất cả các câu hỏi đã bị loại bỏ.
Sau khi tiến hành làm sạch dữ liệu, chúng tôi đã thu được 215 bảng khảo sát hợp lệ để phân tích Quá trình này bao gồm việc loại bỏ các bảng khảo sát không đạt yêu cầu, như bảng khảo sát chưa được trả lời đầy đủ và những bảng khảo sát có câu trả lời đồng nhất từ đối tượng khảo sát.
(3) đối tượng khảo sát không phù hợp loại bỏ ở phần gạn lọc Do vậy, phần nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện với 215 bảng khảo sát
Kết quả thu được từ 215 bảng khảo sát hợp lệ, cho thấy kích thước mẫu này vượt quá mức tối thiểu cần thiết cho phân tích SEM, đảm bảo các ước lượng đáng tin cậy với độ mạnh thống kê chấp nhận được (Chin & Newsted, 1999).
4.2.1 Thống kê mô tả biến định tính
Dữ liệu về nghề nghiệp của người sử dụng hệ thống thông tin cho thấy chuyên viên bệnh viện chiếm tỷ lệ cao nhất với 97 người, tiếp theo là điều dưỡng với 45 người, kỹ thuật viên 22 người, dược sĩ 15 người, bác sĩ 31 người, y tá 4 người và hộ sinh 2 người.
Bảng 4.4 Thống kê mô tả theo nghề nghiệp của người sử dụng
Nghề nghiệp Tần số Phần trăm(%)
Kỹ thuật viên 22 10.23 Điều dưỡng 45 20.93
Công nhân viên bệnh viện 96 44.65
Bảng 4.5 Bảng Thống kê mô tả các biến định tính Đặc điểm Biến Tần số Phần trăm (%)
Kỹ thuật viên 22 10.23% Điều dưỡng 45 20.93%
Vai trò sử dụng HIS
Lãnh đạo các đơn vị Khoa, Phòng ban, trong bệnh viện
13.49% Người sử dụng ở các đơn vị trong bệnh viện
Bộ phận hỗ trợ Hệ thống thông tin bệnh viện (IT)
Số lần sử dụng HIS
1 lần/ ngày 40 18.60% Nhiều hơn 2 lần/ ngày 60 27.91%
Phân loại dữ liệu theo giới tính: số lượng người khảo sát nam có 112 người (52.09%), nữ có số lượng ít hơn 103 người (47.91%)
Nhóm tuổi: có 15 người thuộc nhóm tuổi dưới 25 (chiếm 6.98%), 73 người thuộc nhóm tuổi 25-30 tuổi (chiếm 33.95%), 99 người thuộc nhóm tuổi 30-45 tuổi (chiếm 46.05%) và có 28 người thuộc nhóm tuổi >45 tuổi (chiếm 13.02%)
Nghề nghiệp: Số lượng Bác sĩ tham gia khảo sát 31 người (chiếm 14.42%), có
4 y tá tham gia khảo sát (chiếm 1.86%), 15 Dược sĩ tham gia khảo sát (chiếm 6.98%),
22 Kỹ thuật viên tham gia khảo sát (chiếm 10.23%), 45 Điều dưỡng tham gia khảo
60 sát (chiếm 20.93%) và 96 Chuyên viên, công nhân viên ở các phòng ban tham gia khảo sát (chiếm 44.65%)
Trong một cuộc khảo sát về vai trò sử dụng Hệ thống Thông tin Bệnh viện (HIS), 29 lãnh đạo các đơn vị khoa phòng ban đã tham gia, chiếm 13.49% tổng số người tham gia Bên cạnh đó, 163 cán bộ chuyên viên tham gia khảo sát, chiếm 75.81%, trong khi 23 nhân viên thuộc bộ phận hỗ trợ hệ thống thông tin bệnh viện (IT) chiếm 10.70%.
Số lần sử dụng HIS: có 40 người sử dụng HIS 1 lần/ ngày (chiếm 18.6%), có
60 người sử dụng HIS nhiều hơn 2 lần/ ngày (chiếm 27.91%), có 10 người sử dụng HIS 1 lần/ ngày chiếm 4.65% và 105 người sử dụng hằng ngày HIS (chiếm 48.84%)
4.2.2 Thống kê mô tả biến định lượng
Thống kê mô tả các biến định lượng cho thấy các khái niệm được trình bày chi tiết tại phụ lục Tiêu chuẩn đánh giá phân phối chuẩn dữ liệu yêu cầu giá trị Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng (-1; 1) Theo bảng kết quả thống kê mô tả, hầu hết các biến đều đáp ứng điều kiện này, chi tiết được nêu tại phụ lục 7.
4.2.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu
4.2.3.1 Mô hình đo lường Đánh giá mô hình đo lường nhằm đánh giá giá trị của thang đo thông qua ba gía trị gồm: độ tin cậy nhất quán nội tại, giá trị hội tụ, và giá trị phân biệt với sự hỗ trợ của phần mềm Adanco 2.1.1 Để đánh giá mô hình đo lường, nghiên cứu sử dụng tiêu chí đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại, độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của các thang đo khái niệm (Hair & cộng sự, 2016) Để đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại, cần đánh giá độ tin cậy tổng hợp CR Kết quả cho thấy CR của các thang đo dao động từ 0.883 đến 0.962 (>0.7) tại bảng 4.6
Bảng 4.6 Giá trị hội tụ và độ tin cậy nhất quán nội tại của các thang đo
Khái niệm Mã hóa Hệ số tải chuẩn hóa
Khái niệm Mã hóa Hệ số tải chuẩn hóa
Nguồn: Tổng hợp và tính toán dưa trên phần mềm Adanco 2.1.1
Kết quả kiểm định thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ nhất quán nội tại với Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.7 và độ tin cậy tổng hợp cũng vượt mức 0.7 Hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát dao động từ 0.648 đến 0.927, trong khi phương sai trích trung bình (AVE) từ 0.529 đến 0.819, chứng tỏ độ hội tụ của các thang đo là chấp nhận được (Hair & cộng sự, 2016) Để đánh giá độ giá trị phân biệt, tiêu chuẩn Fornell-Larcker được áp dụng, cho thấy các hệ số tải của mỗi biến đều cao hơn các hệ số tải chéo với các khái niệm khác Kết quả cho thấy tiêu chuẩn Fornell-Larcker đã được thỏa mãn, và độ giá trị phân biệt của các thang đo đạt yêu cầu khi AVE của mỗi khái niệm lớn hơn hệ số tương.
Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2016), hệ số tải chéo giữa khái niệm này và các khái niệm khác đạt tiêu chuẩn, như được thể hiện trong Bảng 4.7 Thông tin chi tiết về tiêu chuẩn này có thể được tìm thấy trong phụ lục 6.
Bảng 4.7 Giá trị phân biệt của các thang đo
Khái niệm IB IQ PV PW SE SS SerQ SysQ US
Nguồn: Tổng hợp và tính toán dựa trên phần mềm Adanco 2.1.1
Ghi chú: giá trị trên đường chéo là AVE, còn lại là các bình phương hệ số tương quan tương ứng
4.2.3.2 Mô hình cấu trúc Đánh giá mô hình cấu trúc nhằm mục đích kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Quy trình kiểm tra mô hình cấu trúc được thực hiện theo đề xuất của Hair & cộng sự
(2016) với sự hỗ trợ của Adanco 2.1.1 Đánh giá tính cộng tuyến
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2016), khi đánh giá mô hình cấu trúc, điều quan trọng đầu tiên cần xem xét là vấn đề cộng tuyến Nếu chỉ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng lớn hơn 0.2 và nhỏ hơn 5, thì mô hình được coi là không vi phạm vấn đề cộng tuyến.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng để kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình Kết quả cho thấy các chỉ số VIF nằm trong ngưỡng chấp nhận từ 1.645 đến 4.643, không vượt quá 5, cho thấy không có sự vi phạm giả định về đa cộng tuyến (Hair & cộng sự, 2016) Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến không phải là vấn đề trong mô hình đề xuất.
Bảng 4.8 Tính đa cộng tuyến
IB IQ PV PW SE SS SerQ SysQ US
IB IQ PV PW SE SS SerQ SysQ US
Căn cứ vào p-value, hệ số đường dẫn (β) và R 2 để đánh giá mối quan hệ giữa biến nội sinh và biến ngoại sinh
Hệ số đường dẫn (β) là các hệ số hồi quy chuẩn hóa, được đánh giá qua dấu và độ lớn của chúng Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu và hệ số tác động, phương pháp ước lượng bootstrap với n = 5,000 sẽ được áp dụng nhằm tính toán hệ số đường dẫn (β) và giá trị p-value Điều này giúp xác định mức độ tác động và ý nghĩa thống kê của các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu.
Tất cả các hệ số đường dẫn (β) trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, và kết quả kiểm định bootstrap xác nhận rằng các hệ số β đều khác 0 Do đó, có thể khẳng định rằng các giả thuyết từ H1 đến H18 đều được dữ liệu ủng hộ.
Tất cả các giả thuyết đều được chấp nhận do đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Kết quả đánh giá hệ số đường dẫn (β) được trình bày ở Bảng 4.9
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc
Giả thuyết Hệ số đường dẫn (β)
Mức ý nghĩa Kết luận t-value p-value
H1a Tính tương thích công việc cảm nhận Chất lượng hệ thống 0.197 2.818 0.005 Chấp nhận
H1 b Tính tương thích công việc cảm nhận Chất lượng thông tin 0.255 3.728 0.000 Chấp nhận
H1c Tính tương tích công việc cảm nhận Chất lượng dịch vụ 0.169 2.130 0.034 Chấp nhận
H2a Tự tin vào năng lực bản thân
Chất lượng hệ thống 0.500 7.798 0.000 Chấp nhận
H2b Tự tin vào năng lực bản thân
Chất lượng thông tin 0.464 7.003 0.000 Chấp nhận
H2c Tự tin vào năng lực bản thân
Chất lượng dịch vụ 0.365 3.900 0.000 Chấp nhận
H3a Cấu trúc hỗ trợ Chất lượng hệ thống 0.142 2.028 0.043 Chấp nhận
H3b Cấu trúc hỗ trợ Chất lượng thông tin 0.201 2.381 0.018 Chấp nhận
H3c Cấu trúc hỗ trợ Chất lượng dịch vụ 0.311 3.119 0.002 Chấp nhận
H5a Chất lượng thông tin Giá trị cảm nhận 0.606 7.523 0.000 Chấp nhận
H5b Chất lượng thông tin Sự hài lòng 0.185 2.157 0.031 Chấp nhận
H6a Chất lượng dịch vụ Giá trị cảm nhận 0.212 2.366 0.018 Chấp nhận
H6b Chất lượng dịch vụ Sự hài lòng của người dùng 0.239 3.304 0.001 Chấp nhận
H7 Giá trị cảm nhận Sự hài lòng 0.415 4.663 0.000 Chấp nhận
H8a Giá trị cảm nhận Lợi ích cá nhân 0.372 4.375 0.000 Chấp nhận
H8b Sự hài lòng của người dùng
Lợi ích cá nhân 0.566 8.113 0.000 Chấp nhận
Hệ số xác định R² là chỉ số quan trọng trong việc đánh giá mức độ giải thích phương sai của các khái niệm Theo nghiên cứu của Hair & cộng sự (2016), trong lĩnh vực marketing, giá trị R² được phân loại thành ba mức độ: 0.75 cho mức độ đáng kể, 0.5 cho mức độ vừa phải và 0.25 cho mức độ yếu.