分析日本消费者的态度OTC药品购买行为的数字转换和电子健康素养:数字体验设计的在线调查

1。介绍

日本促进自我管理和自我药疗增加在该国自2009年(1,2)。虽然场外交易(OTC)医学中扮演着重要的角色在self-mediation在日本,一项研究报告了潜在的问题和风险与日本消费者对医疗信息的看法印在药包(3)。例如,他们可能会更加注重品牌比成分和方向使用,这可能会导致一个不恰当的选择和使用OTC药品(3)。此外,其他研究已经表明,消费者在购买药品和遇到问题阅读其信息(4- - - - - -6),这是相关健康知识(7,8)。

另一方面,健康信息技术(打击)在日本(自我管理中扮演着重要的角色9)。消费者可以通过互联网获得卫生信息自我药疗和场外医学设备。然而,考虑在达到健康素质(10),日本消费者会发现很难做出合适的决定关于健康信息在互联网上11,12)。COVID-19出现以来,数字转换购买OTC药一直在进步。然而,由于一个适当的数字转换设计可能会提高消费者的素质,减少潜在的障碍和风险在药品采购和获取医疗信息,我们试图探索一个适当的数字体验设计通过分析日本消费者的行为和偏好购买OTC药品。

无需处方药物,可以购买,消费者自我药疗(OTC药起着主要作用13- - - - - -16)。由于冲击的快速发展从全球的角度来看,消费者的健康行为对购买OTC药品是不断变化的。早在2000年,研究人员建议,结合线上和线下采购方法可能为消费者提供极大的便利17),但是需要经验证据来证明这一说法。随后,调查购买OTC药品的行为表明,一方面,绝大多数的消费者在当地药店买了药因担心安全的采购网络(18,19)。另一方面,方便和信息采集优势(20.)让一些消费者喜欢购买在线(21)。

然而,COVID-19大流行可能加速变化的催化剂,不仅在消费者行为(22,23),而且在OTC药品采购和自我药疗行为(24)。在此期间,OTC药品销售和自我药疗率增加了在一些国家(13,25)。由于其简单的可用性,消费者购买OTC药品自我药疗,造成重大的健康安全风险(26,27)。不恰当的自我药疗导致无节制的药物滥用和依赖(28),并在不断增长的公共健康问题21,24,29日)。然而,在其他国家的数据相比,流感大流行期间使用OTC药品低于其在日本使用防期间(30.)。由于有限的理解之间的关系的使用非处方药和数字体验设计,有必要继续学习数字体验设计之间的关系和日本OTC药品采购过程中消费者行为。

了解日本消费者的购买行为对OTC药品和电子健康素养、数字体验设计优化,减少潜在的健康风险信息和读写能力不足所导致的不恰当的药物治疗(31日- - - - - -33)。此外,健康素养决定医疗可能是一个重要的变量和决策(34,35)。电子健康是指提供卫生服务和信息通过互联网和相关技术(36,37)。电子健康素养是能够利用数字关于健康医疗信息解决问题(38);最重要的是,它要求能够评估是否在互联网上的信息和其他电子来源是真或假(39)。在数字医疗(电子健康素养是必不可少的10,33),一些研究人员发现它是密切相关的日本消费者的健康行为(40)。数字设计经验,与此同时,一项研究提出了一个基于互联网的设计,帮助用户寻找OTC药用于自我药疗和它产生了一个积极的结果(41)。同样,COVID-19大流行期间,数字体验设计通过虚拟药剂师干预取得显著成果,减少OTC药物滥用(42)。

因此,本研究旨在优化数字体验设计基于理解日本消费者的购买OTC药品的当前行为、偏好、电子健康素养和它们之间的关系。为此,制定以下研究问题:

1。什么是消费者的当前行为和偏好而购买OTC药吗?

2。什么数字体验设计将帮助消费者更好地购买OTC药吗?

3所示。电子健康素养与消费者的OTC药品购买行为?

2。方法

2.1。参与者

我们进行了一项在线调查在日本大东京地区,由七个县或地区集中在东京大都市,2022年2月。这个区域的主要地区之一的日本经济和技术发展;进行基础研究的数字体验设计OTC药就是代表。我们指的是年龄方括号的参与者从先前的研究和考虑潜在的网络设备使用经验(2,40,43)。目标受访者20至49岁的男性和女性。我们考虑一个在线调查适合本研究由于受访者可以成功地使用互联网。与此同时,考虑到医学知识的潜在影响,这招聘排除医疗职业组(3)。Freeasy,日本领先的在线调查平台,招募参与者愿意调查从注册板,分别以同样比例的年龄方括号和性别。参与者收到的点可以用的钱在某些商店参与调查(补偿44,45)。总的来说,450年日本参与者对在线调查作出了回应。参与者年龄从20到29岁(N= 150),30到39岁(N= 150),40至49岁(N= 150)岁,50%(225)都是男性。响应率为100%。

本研究采用筛选问题,记录了受访者的时间完成调查评估标准排除随机和令人难以置信的快速响应。筛选问题”,下面的问题不是这个调查中提到的,(我)如何购买药品,(ii)的方法收集医疗信息,(3)年度消费的药品,由药剂师和(iv)药物治疗指导。“那些选择(3)并不排除在外。关于响应时间,我们需要1分钟计算,完成调查和40年代没有充分复习的内容。因此,我们用这个作为另一个标准排除难以置信的快速响应。288年的数据被调查者最终分析。

检测的相关系数r= 0.21 (80%α= 0.05,双尾),这是一个社会心理学的平均效应值(46,47),G *建议我们需要175名参与者(47,48)。同时,本研究将288个有效回复敏感效应的大小r= 0.16与80%力量,研究能够可靠地检测相关性大于r= 0.16,这构成了一个合理的样本大小(49,50)。此外,其他统计方法的最小样本量估计不超过175名参与者,和相应的实际效果。

2.2。措施

调查问卷包括以下四个部分:(i)的引入调查;(2)问题行为和偏好OTC药品购买;(3)日本版本的电子健康素养量表(J-eHEALS) (51);和(iv)人口问题,比如年龄和性别。研究问题被回答的结果通过组件(2)- (iv)(见补充材料)。

2.2.1。介绍调查的

调查前,我们介绍了参与者对OTC药品和告诉他们关于这个匿名调查的目的,道德、机构和研究人员参与。参与者被保证他们可以在任何时候退出这个调查。与此同时,他们被要求遵循这些指导方针:(i)单独回答问题,没有咨询别人;(2)不应该吃或喝在回答调查问卷;(3)回答问卷调查在一个安静的房间如果没有音乐,电视等。

2.2.2。关于非处方药购买行为和偏好

本研究试图分析被调查者的行为和偏好三个部分。

第一部分集中在访问OTC药品的行为使用以下分类问题:(i)你通常怎样购买OTC药品?答案是“购买在药房或药店”,“在互联网上购买,”“其他(例如,便利店),”和“我没有购买OTC药品”。(2)多项选择问题的原因上面的具体方法。(3)如何选择OTC药品吗?受访者被要求给每个给定的响应从“经常”“从不”= 0 = 4:“选择根据我自己的经验,”“选择基于药剂师的建议”,“选择通过咨询我的家庭医生”,“选择在互联网上搜索信息后,”“选择基于家人和朋友的建议”。克伦巴赫α为0.74。(iv)店内,你认为这是一个更好的方法来选择非处方药:直接从货架上或在屏幕上通过搜索电脑或平板电脑吗?“受访者被要求在一个文本框提供细节。

第二部分集中在接受医疗指导的首选模式。受访者被要求回答,“什么是最好的交流方式与药剂师指导医学:面对面的药房,在网上,和“,并在提供的空间给一个详细的理由。

最后一部分集中在获取信息上OTC药,受访者被问到以下问题:(i)你多久得到信息OTC药从下面的来源?受访者被要求评价电视广告、报纸广告、杂志广告、网络广告、网站的医药制造商、互联网搜索引擎(例如,雅虎数据库和谷歌),副作用的药品和医疗器械机构(PDMA),学术社会(如日本制药协会),私营部门(e-pharma)、药剂师、医生、朋友和家庭,在“经常”“从不”= 0 = 4。克伦巴赫α为0.90。(2)你有没有使用智能手机来收集信息在商店购买OTC药品如当地药房和药店吗?反应还包括“经常”“从不”= 0 = 4。

2.2.3。电子健康素养

电子健康素养的参与者使用J-eHEALS测量(51),这是日本版本的电子健康素养量表(eHEALS) (52)和包含八个问题。5分李克特量表反应记录下来从“强烈同意”“强烈不同意”= 1 = 5。J-eHEALS的总得分范围从8 - 40,更高的分数表明更好的电子健康素养。本研究量表的阿尔法是0.93。

2.2.4。统计分析

描述性统计特征的参与者,包括频率和百分比分类变量和连续变量的平均值和标准偏差(平均数±标准差),进行了综述。进行了统计分析研究问题的基础上,与人口统计变量作为辅助分析。

J-eHEALS的结果是计算为连续和分类变量(53)。J-eHEALS分数,参与者被分为两类(高或低素养)相对于组中位数的值(平均23.00,差:18.00 - -27.00)基于以前的研究(40,54- - - - - -56)。

卡方检验,T以及,单向方差分析被用来检验变量之间的差异。电子健康素养之间的关系、偏好和行为是由皮尔森相关分析测试。IBM SPSS统计MAC版本28.0(纽约阿蒙克:IBM公司)是用于上述统计分析,和p< 0.05被认为是具有统计学意义。卡方拟合优度的影响的大小,卡方交叉表,T以及,方差分析报告科恩的W,克莱姆V,科恩的维,η²分别为(57- - - - - -59)。

此外,本研究使用了文本挖掘的方法来理解消费者行为和偏好辅助。文本挖掘分析进行了使用KH编码器(60,61年),这使研究人员跟踪最常用的术语中,词的关系,和在合理的集群组织单词(62年,63年)。为了得到准确的结果,我们使用了KH程序员的编程功能关闭合并同义词基于原始的句子的意思之前正式文本内容分析;例如,我们结合“购买”和“购买”变成了“购买”和“医学”、“医疗产品”和“产品”被组合成一个“药品”分析。

3所示。结果

研究问题一的结果提出了三个部分:(i)目前的行为和偏好有关访问OTC药;(2)接受医疗指导的首选模式;(3)关于获取OTC药品信息的行为。研究问题的结果讨论了两个研究问题。研究问题三的结果作为独立变量在上面的三个部分。

此外,参与者所示的特点表1。电子健康素养,性别之间没有显著差异,t(265.28)=−0.92,d= 0.04,p= 0.36,年龄方括号中,F(285)= 2.01,η²= 0.01,p= 0.14。

3.1。目前关于访问OTC药品的行为和偏好

大约有65.97%(190)的受访者购买OTC药品的经历,其中89.47%(170)倾向于在当地药房或药店买药品,9.47%(18)优先购买在线,1.05%(2)选择“其他”选项χ²(3)= 251.33,W= 0.93,p< 0.001。没有显著差异的选择离线或在线采购参与者之间有高和低电子健康素养,χ²(1)= 0.44,V= 0.04,p= 0.51,男性和女性,χ²(1)= 1.05,V= 0.06,p= 0.31,不同年龄层,χ²(2)= 2.12,V= 0.06,p= 0.35。受访者具体原因购买OTC药品,显示了生成的结果表2。

结果关于意见的首选方法选择非处方药在当地药房或药店,见表3,意味着大多数的受访者接受选择药物在货架上和数字屏幕,χ²(3)= 102.36,W= 0.60,p< 0.001。此外,“搜索屏幕”显示略好接受消费者电子健康素养高,χ²(3)= 10.26,V= 0.19,p= 0.02。男女之间没有明显差异,χ²(3)= 2.75,V= 0.10,p= 0.44,不同年龄之间的括号,χ²(6)= 5.05,V= 0.09,p= 0.55。

关于为什么受访者选择一个特定的方法来选择非处方药,文本挖掘分析所示图1货架上的原因,建议选择的是能够直接用手拿起药,在比较和确认,缓解交流(药师)和检查实际的产品。对于那些喜欢寻找药物屏幕,他们发现它很容易和方便的找到药品和医疗信息。同时,那些选择要么方法倾向于选择一个特定的方法根据他们的情况但好了。此外,一些受访者说,“搜索信息使用一个屏幕是一个不错的经验,但是药物不是,”“我需要帮助药剂师的商店,”“我无法找到和阅读医学信息在屏幕上,“和”我搜索和之前检查医疗信息和反馈的在线药店。”

关于决定如何选择非处方药,单向方差分析显示显著差异的方法,F(1435)= 23.77,η²= 0.06,p< 0.001。图基真的显著差异(HSD)为多个比较所示结果图2。根据消费者的购买OTC药品的经验明显高于选择是基于从药剂师的建议,家庭医生,互联网,和家人和朋友。

与此同时,皮尔森相关测试显示方法之间存在显著的正相关性作出决定和J-eHEALS分数(表4)。更具体地说,在互联网上搜索信息相对强烈与选择OTC药根据自己的经验和得到家人和朋友的建议,但弱与药剂师的建议和咨询一个家庭医生。此外,相对强劲的之间的相关性被发现得到药剂师和家庭医生的建议。

3.2。首选模式接受医疗指导

关于医学的指导是如何收到结果,如图所示表5,χ²(2)= 47.31,W= 0.41,p< 0.001。没有重要的电子健康素养水平之间的差异,χ²(2)= 2.33,V= 0.09,p性别= 0.31,χ²(2)= 1.34,V= 0.07,p= 0.51,不同年龄方括号χ²(4)= 2.08,V= 0.06,p分别为= 0.72。

此外,通过文本挖掘分析(图3),在当地药店寻求指导的主要原因是直接接收和询问医疗信息,特别是详细解释,感觉放心和安全。受访者选择方便的在线指导,游刃有余,轻松找到时间在线交流,并避免COVID-19感染。受访者接受了这两种方法因为他们喜欢选择取决于不同的情况。此外,一些受访者表示,“我无法理解药物信息没有与药剂师面对面交流”和“药剂师在线和离线是同一个人。”

3.3。关于获取OTC药品信息的行为

关于收集信息在OTC药品、单向方差分析显示显著差异意味着考试分数之间至少收集信息的方法,F(3731)= 39.84,η²= 0.11,p< 0.001。结果的因果图基HSD为多个比较所示图4。受访者获取医学信息的主要途径是互联网搜索引擎(如雅虎、谷歌),电视广告,他们的家庭成员。

此外,电子健康素养之间的关系和方法倾向于收集信息所示进行表6。皮尔森相关测试表明J-eHEALS之间显著正相关性和获取OTC药物信息方法,尤其是通过互联网搜索引擎。与此同时,有很强的相关性之间的相似行为获取医疗信息。从广告获得信息,相对强劲的相关性被发现在获取信息通过电视,报纸,杂志,互联网。此外,从机构收集信息,PDMA之间有很强的相关性和学术的社会;和PDMA和私营部门之间的关系。从人们的接收信息,一个非常强大的药剂师和家庭医生之间的相关性被发现,和一个相对强劲的朋友和家人之间的相关性被发现。

关于收集医疗信息在当地药店和商店,如所示表7,85.26%(162)的参与者购买OTC药品的经验报道使用智能手机来收集信息OTC药在药房或药店,χ²(4)= 53.63,W= 0.53,p< 0.001。一个示例T以及(相对于“偶尔”值)显示一个相对高频智能手机的使用在当地药房或药店(1.81±1.14),t(189)= 9.73,d= 0.71,p< 0.001。结果暗示参与者高素养有更高比例的智能手机使用在药店或商场,χ²(4)= 17.65,V= 0.31,p= 0.001。与此同时,参与者年龄从20到29岁的比例略高智能手机使用,χ²(8)= 19.49,V= 0.23,p= 0.01。男女之间没有显著差异,χ²(4)= 5.83,V= 0.18,p= 0.21。

4所示。讨论

回答研究问题,本研究采用定量和文本挖掘研究方法来优化数字体验设计对OTC药品购买基于理解日本消费者的当前行为、偏好、电子健康素养和它们之间的关系。三个部分的研究问题是回答:(i)的行为和偏好对OTC药品购买;(2)电子健康素养和场外购买行为之间的联系;(3)混合数字体验设计的机遇和风险。

4.1。关于非处方药购买行为和偏好

购买OTC药品店内是日本消费者的主要方法。这种行为与先前的研究结果是一致的(18,19)。此外,我们的研究结果表明,即使在大流行期间,大多数日本消费者仍然喜欢在当地药店买药或商店由于安全性,可靠性,方便,和药剂师和沟通。此外,选择药物从书架上是日本消费者的首选;然而,通过数字屏幕上选择药品没有表示拒绝。

消费者从不同来源收集医疗信息做出决策。我们的结果表明,决策基于感悟与收集信息有较强的相关性在互联网上,可以单独决策的主要来源之一。这种现象可能与他们在互联网上搜索信息的能力和他们的网络依赖64年)。值得注意的是,消费者习惯于依赖专业建议可能不相信网上的信息。我们找到了一个相对强劲的相关性取决于专业人士的建议,如在采购决策和获得医疗信息从药剂师和医生;相比之下,一个较弱的相关性被发现之间的依赖专业的指导和决策通过互联网获取信息。

关于医学的指导,本研究显示,大多数消费者更喜欢收到一名药剂师指导面对面店内由于直接沟通的便利和舒适。另一方面,接受指导网上也有优点,例如,自由问,减少暴露在流感大流行期间COVID-19。

日本消费者展示略高频率通过医务人员愿意获取医学信息。然而,我们的研究结果表明,大多数人可能不会通过官方单位信息化渠道价值OTC药品的信息收到。互联网搜索引擎、电视广告和家庭建议消费者获取信息的主要来源。之前的研究表明,只有39%的网站提供准确的健康信息,这些主要是政府(65年,66年)。必须小心健康的错误信息在互联网上(67年,68年)。此外,它也需要警惕的消费者可能无法判断准确的信息从电视广告(2)。

此外,日本消费者频繁使用智能手机来查找在当地药房和药店OTC药品信息,这表明他们需要额外的医疗信息除了包的信息。年轻消费者寻找医疗信息的频率略高智能手机比其他的消费者年龄方括号。这可能是来自于年轻消费者的行为更倾向于使用互联网找到健康信息(33,69年)。

4.2。相关性场外采购行为和电子健康素养

电子健康素养的平均分数日本消费者在目前的研究是低于先前的研究(40,51,70年)。

电子健康素养更重要的是与消费者的相关数字行为对OTC药品信息采集与医学相关但不购买和选择。我们的研究结果表明,行为之间的关联与电子健康素养和行为对OTC药品。消费者电子健康素养高表明略高偏好选择医学通过数字设备,他们更倾向于通过互联网获得医疗信息,特别是智能手机。

4.3。机遇和风险混合数字体验设计

OTC药品的数字体验设计不能单纯店内或者网上购买;它需要基于消费者行为。结合文本挖掘分析表明,一个基于互联网的设计提供更多的医疗信息,帮助决策,即使设计不提供一种现实主义的感觉,舒适和安全。这种现象可以解释为基于互联网的体验设计不提供相同的即时性,安全性和可靠性作为线下药店。然而,它可以提供更加繁荣和及时的医疗信息,帮助自我管理(71年)。

本研究提出了一种混合设计理念基于消费者行为而确凿的概念假设先前的研究(17)。提供一个混合数字体验可能是一个合乎逻辑的和适当的方法来访问可靠的医疗信息和做出适当的决策。与此同时,移动数字体验应该考虑;我们的结果显示一个迁移到smartphone-linked健康行为在药店或商店。利用数字化带来的好处的同时,也减轻所带来的焦虑和怀疑的关键数字设计从消费者的角度,为他们提供一个经验,是令人欣慰的,安全的,可靠的,可以理解的,和有效的。

因此,数字体验设计店内与在线可以发挥不同的功能作用。数字体验店内可以专注于满足不同消费者的需求,特别是通过专家的方向如何个性化和有效地选择医学和考虑数字优势得到指导。然而,在线数字体验设计,不仅对传统互联网服务,也为移动互联网,可以专注于消费者访问医学,尤其是必要的信息,有效地:包括安全、易读性、可靠性。此外,确保店内之间的信息设计和交互逻辑的一致性和在线可能是一个关键因素之间的鸿沟在店内和在线体验。考虑到消费者的行为的潜在风险和可怜的电子健康素养的影响,简单的数字转换药店在日本不会是可行的。

5。限制

这个在线调查有几个局限性。首先,这项研究的参与者招募的人口是不够全面的。这项研究没有考虑收入和教育等因素。此外,老年人组不考虑,因为日本的老龄化问题可能影响零售业(72年)。因此,考虑到潜在的不同行为(73年),需要一个单独的数字体验设计为老年人提供深入的研究。第二,有一个样本大小的偏见。这个调查只是在日本的东京。医疗保健专业人员的知识的影响也是排除;因此,它仍然需要适当扩大研究范围在未来的研究。第三,一些行为和偏好没有充分解释说,这项研究只关注消费者行为和偏好的角度数字体验设计。有必要结合交互式原型设计深入理解潜在的数字设计对消费者行为的影响。最后,作为一个在线学习,本研究只提出一个初步的概念关于购买OTC药品混合数字体验设计。这项研究的结果不支持的建议具体设计模型,这需要进一步的研究。

6。结论

日本消费者正试图找到一个传统和数字的组合行为购买OTC药品,而不是选择一个特定的方法。大多数消费者喜欢购买和接收指令店内在网上搜索更多的决策信息。电子健康素养是积极与数字有关的行为OTC药品信息采集与医学相关但不购买和选择。混合数字体验设计可以增强体验对OTC药品购买和减少潜在的风险通过提供适当的信息。

数据可用性声明

原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。

道德声明

涉及人类受试者的研究伦理委员会审查和批准的艺术与设计学院,筑波大学(批准号G021-08)。书面知情同意参与这项研究并不需要按照国家法律和制度需求。

作者的贡献

GT、MI和SK回顾了文献和研究构想。GT, MI和SK参与协议开发并进行了调查。GT、KI和SK参与数据分析和可视化。GT和SK写初稿的手稿。所有作者的文章和批准提交的版本。

确认

作者希望承认所有受访者的支持与调查。

资金

这项工作是由JST春天(批准号JPMJSP2124), jsp科研补助金(C) (17 k00712)和研究资助艺术和设计学院,筑波大学。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fdgth.2023.1173229/full补充材料。

引用