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[目的/意义]在国家治理现代化视域下，养老数字化发展推动着老龄社会治理现代化进程，本研究对我国养老数字化相关政策文本量化分析，探讨现有政策的侧重点和不足，为未来养老数字化政策的制定和优化提供参考。[方法/过程]以政策文本计量为视角，从政策工具、政策执行主体和政策目标3个维度构建分析框架，运用政策文献计量分析方法、内容分析法和灰色关联度分析法，对我国2013年1月—2022年3月间国家层面的59份养老政策文本中数字化相关条目进行量化分析。[结果/结论]我国养老数字化政策文本存在政策工具使用结构失衡、部分政策工具与政策执行主体和政策目标协同性不强等不足，未来可以从优化政策工具使用结构、建立多主体协同机制、强化政策执行主体和政策目标与政策工具的协同性等方面进行完善。 相似文献
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国内外关于医疗数据共享意愿的研究中，涉及社会环境因素与医疗数据共享意愿关系的研究较少。为厘清患者医疗数据共享意愿的影响因素，进一步激活医疗健康数据价值释放，基于对医疗数据性质和有关文献分析，以计划行为理论（TPB）和技术接受模型（TAM）为理论基础，经过探索性研究后引入患者的感知成本和感知风险等因素，构建包含技术（T）、社会（S）、个人（I）3个维度的患者医疗数据共享意愿TSI模型，并通过问卷调查和结构方程模型对研究模型和假设进行实证检验。结果表明：感知行为控制是患者医疗数据共享意愿的直接影响因素，共享态度是患者医疗数据共享意愿的间接影响因素；主观规范和感知成本通过共享态度间接影响患者医疗数据共享意愿；感知风险和感知有用性不仅直接影响患者医疗数据共享意愿，还能通过共享态度间接影响患者医疗数据共享意愿。在此基础上，提出在组织层面提高医疗数据共享透明度、加强对患者隐私的立法保护，以及强化患者对数据共享感知有用性的认识，以促进医疗数据资源的深入整合。 相似文献
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[研究目的]识别医疗健康大数据资产化的关键影响因素，对国家医疗健康大数据战略落地和产业发展、挖掘医疗健康大数据的潜在价值具有重要意义。[研究方法]采用文献分析法与专家访谈法联合识别出医疗健康大数据资产化的影响因素，并运用模糊决策实验室分析法(Fuzzy-DEMATEL)和解释结构模型法(ISM)分析影响因素的层次结构和内在联系。[研究结论]研究发现，医疗健康大数据资产化受数据采集、数据存储、数据处理、数据管理、数据应用及相关环境共6个维度23个因素的影响，其中数据共享、数据交易等4个因素是最直接的影响因素，标准管理、隐私保护等11个因素是连接底层与顶层的关键因素，技术支持、数据集成等8个因素是根源性影响因素。 相似文献