999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

消費者用藥依從行為探析:基于兩階段理論模型

2024-05-25 00:00:00沈曼瓊廖建財王海忠
心理科學進展 2024年5期

摘" 要" 個體健康行為改變是否存在階段性是當前爭議的焦點。用藥依從行為作為關鍵的影響醫療效果指標, 對個體的身心健康產生重要影響。前人對于用藥依從水平的研究綜述大多是從醫學角度, 著眼于特定疾病的用藥依從行為。然而, 在醫療保健行業市場化的背景下, 鮮有研究從消費者的視角出發, 探究信息加工方式和心理過程對消費者用藥依從行為的影響。同時, 現有研究也缺乏對依從行為的理論分類和論述?;趦呻A段理論模型回顧了營銷領域影響消費者用藥依從行為的影響因素, 梳理了干預策略, 并提出未來研究趨勢與展望。在理論上, 這有助于從健康行為改變階段上理解個體的用藥依從行為, 豐富健康領域的階段理論。在實踐上有助于更好地理解消費者的心理健康和行為規律, 并為慢性病管理提供了營銷方面的啟示。

關鍵詞" 用藥依從, 消費者行為, 醫療保健, 行為干預

分類號" B849: F713.55

1" 引言

用藥依從(Medication adherence)是醫療健康領域的重要話題, 關系消費者的健康福祉。用藥依從水平指的是在藥物獲取(購買)和正確使用方面, 消費者對個人或者組織的建議遵循或采納的程度(Bowman et al., 2004)。其中的藥物既包括處方藥, 也包括非處方藥以及身體健康檢查的產品或者服務。世界衛生組織(World Health Organization; WHO)指出, 糖尿病、心腦血管疾病、癌癥等慢性病導致的負擔占所有疾病負擔的70%以上, 是否遵從醫囑按時按量用藥, 已經成為影響生命質量、制約壽命預期的重要因素(Desai et al., 2016)。同時, 隨著醫療保健行業的改革和市場化, 以及人們對健康管理的日趨重視, 醫藥公司也逐漸意識到醫藥市場的重要性(Agarwal et al., 2020)?;ヂ摼W醫療服務的平臺, 比如阿里健康、京東健康、平安好醫生、春雨醫生等等已經深入到消費者的日常生活中。

隨著醫療保健行業的市場化, 醫藥信息的傳播與溝通在日常生活中無處不在, 從消費者的視角來理解用藥依從水平已到了至關重要的時刻。這主要包括以下幾點原因: 首先, 消費者購藥、用藥的過程實際上是消費的過程, 而消費過程中用藥不依從將會導致疾病治療低效甚至無效。其次, 對于企業或者組織而言, 較低的用藥依從水平就意味著消費者沒有堅持吃藥購藥, 這將給制藥企業帶來損失。根據Cutler等(2018)的研究, 藥物不依從性的年度成本在美國為100億到2900億美元, 在歐洲為12.5億歐元, 在澳大利亞約為70億澳元。最后, 消費者用藥不依從, 將產生更多公共服務的“消費”, 比如消費者更多地去醫院, 使得公共醫療費用增加。

鑒于不依從或依從性較低已經成為制約消費者健康的重要因素, 本文基于兩階段理論模型, 分別整合這兩個階段的依從行為影響因素, 并提出相應的干預措施, 以期促進國內該領域研究的發展。本研究將跳出當前研究零散化的局限, 根據健康行為改變兩階段模型, 從藥品的獲取和服用兩個階段, 以及從認知和治療構建兩階段整合模型??赡艿呢暙I包括: (1)根據用藥依從的概念和定義, 提供一個兩階段整合模型, 揭示影響用藥依從行為的影響因素, 梳理消費者用藥依從行為的干預策略, 并提出未來研究趨勢與展望, 有助于從健康行為改變階段上探索、理解和干預個體的用藥依從行為。(2)跳出以往的醫學理論框架, 從消費者群體和消費者心理的視角切入, 揭示消費者行為領域的用藥依從行為的研究動態和進展。(3)推動和豐富健康領域的階段理論。健康領域下研究者們對行為是階段還是非階段存在不一致的觀點。本研究梳理用藥依從場景在健康行為改變不同階段下的影響因素和干預策略, 有助于推動和豐富健康行動階段理論。(4)具有重要的現實意義。新冠肺炎給全世界的人們帶來了巨大的生命與健康威脅, 給人們的健康行為敲響了警鐘。本研究有助于理解疫情后階段的消費者行為, 并為慢性病管理提供營銷啟示。

2" 兩階段理論模型

近年來, 健康行為改變的階段理論在研究和促進健康方面受到越來越多的關注。階段理論是由社會認知理論發展而來的, 它認為消費者的健康行為不是一個連續的過程, 而是一個多階段的過程(Schwarzer, 2008a; 2008b)。階段理論認為, 人們在決定、發起和維持健康相關行為的過程中, 要經過一系列本質上不同的有序階段(Brug et al., 2005)。同一階段的個體面臨共同的障礙, 而不同階段的個體面臨不同的障礙(Weinstein et al., 1998)。不同于傳統的連續性健康行為理論, 如理性行動理論(Weinstein, 1993)和計劃行為理論(Theory of Planned Behavior, TPB, Conner amp; Sparks, 2005), 它們認為行為存在多種可能性, 行為是意愿的結果, 并且將個體的健康行為變化視為某個變量范圍內的線性函數。而階段理論不以線性方式對待個體的健康行為變化。目前的階段理論包括預防措施采用過程模型(The Precaution Adoption Process Model, PAPM)、跨理論模型(The Transtheoretical Model, TTM)、I-Change模型、健康行動過程理論模型(HAPA)等。預防措施采用過程模型(PAPM)假定從不知道問題到維持至少要經歷6個階段, 跨理論模型(The Transtheoretical Model, TTM)假設個體從考慮到維持要經歷預先考慮、沉思、準備、行動、維持5個階段, I-Change模型則假定人們的健康行為改變要經歷前動機階段、動機階段和行動階段。健康行動過程理論模型(HAPA)將人們的健康行為改變過程分成動機和意志兩階段。因此, 盡管這些理論認為健康行為改變經歷了不同階段的心理過程, 但這些模型的共同之處是都認為人們在健康行為改變的不同階段會有不同的認知成分發揮重要作用。意愿對行為的預測不是線性的, 而應該是根據階段的特點來匹配干預手段。

在用藥依從研究中, 兩階段模型(如健康行動過程理論模型, HAPA)與傳統的多階段模型(如預防措施采用過程模型, PAPM, 和跨理論模型, TTM)的對比分析揭示了前者的顯著優勢和適用性。具體表現在以下幾個方面: 第一, 在可操作性方面; HAPA模型通過集中關注動機階段和意志階段, 使得研究更加專注于影響消費者服藥意愿(動機階段)和維持服藥行為(意志階段)的因素(Schwarzer, 2008b)。這種簡化的方法減少了階段數量, 從而簡化了理解和干預用藥行為的復雜性, 使研究者能夠更清晰地定位干預點(Schwarzer, 2008b), 提高了干預措施的可操作性。例如, 通過顧客教育增強動機和通過提醒系統強化維持服藥行為。第二, 在干預評估方面; 簡化的階段結構使得干預措施更易評估(Luszczynska amp; Schwarzer, 2005)。相比之下, 多階段模型如PAPM和TTM通常涵蓋從意識到行動再到維持的多個階段。過于具體的區分, 可能會降低對關鍵轉換點的關注(Prochaska amp; DiClemente, 1983), 使得針對每個階段設計特定的干預措施在實際操作中可能較為復雜, 評估特定的干預效果也就相對困難(Weinstein et al., 1998)。第三, 在文化和環境適應性方面; 兩階段模型的文化和環境適應性也是一個顯著優勢。HAPA模型由于其簡化的框架, 易于在不同文化和環境背景下適應, 尤其是在不同的衛生保健系統中(Schwarzer amp; Luszczynska, 2008)。此外, 兩階段模型可以適用于各種類型的用藥依從性問題, 無論是長期治療還是短期治療(Schwarzer amp; Luszczynska, 2005)。而多階段模型的復雜性可能需要更多地考慮特定文化和環境因素, 使得模型的適應性變得有限, 可能更適合于特定的行為變化情境(Glanz et al., 2008)。總的來說, 在用藥依從行為中, 健康行動過程理論模型(HAPA)的兩個階段可以更好地與藥品獲取認知階段(Awareness stage)和藥品服用治療階段(Trail and adoption stage)相匹配, 可以更概括性地總結兩個階段下的消費者用藥依從行為。該理論既直觀, 又便于干預措施的針對性設計。所以本研究以健康行動過程理論模型的兩個階段理論為基礎, 梳理和歸納兩階段下消費者的用藥依從行為。

根據健康行動過程兩階段理論, 人們的健康行為改變過程分成兩階段(Schwarzer, 2008a; 2008b)。健康行為動機階段的主要任務是形成消費者的健康行動意愿, 而意志過程是一個后意愿階段。意志階段是指個體對健康行為的努力和維持所產生的反應過程(Schüz et al., 2007)。動機階段描述的是我們想做什么, 而意志階段描述的是我們怎么做, 能堅持多久(高雯等, 2012 )。動機階段和意志階段的區別在于行為的明顯變化。動機階段主要形成意愿, 處于該階段的個體想要行動, 但還沒有行動。而意志階段的個體已經執行了預期的行為(Schwarzer, 2008a)。在用藥依從情景中, 藥品獲取認知階段即用藥的動機階段, 該階段主要是形成服藥意愿。藥品服用治療階段即用藥的意志階段, 該階段主要描述的是消費者形成服藥意愿之后, 將意愿轉化為行動, 并努力維持服藥行為的過程。兩個階段之間的過渡點(transition point)在于消費者是否形成服藥意愿(Schüz et al., 2009)。

接下來, 本文將梳理和分別闡述兩階段下消費者在用藥過程中的依從水平受到哪些因素的影響以及其對應的干預措施, 為提高消費者的用藥依從行為提供科學依據。

3" 兩階段理論模型下的用藥依從影響因素

根據兩階段模型理論, 本文將梳理和分別闡述兩階段下消費者在用藥過程中的依從行為受到哪些因素的影響。消費者用藥依從的兩階段理論模型將消費者的治療過程分為藥品獲取認知階段(Awareness stage)和藥品服用治療階段(Trail and adoption stage)。

3.1" 藥品的獲取認知階段

3.1.1" 消費者固有信念

(1)對藥品的固有信念

消費者經常依賴生活中所持的固有信念, 即事物如何運作的一般知識和直覺, 來判斷產品功效。例如, “一分耕耘, 一分收獲”這一固有信念可能會對功效感知產生影響。在制藥領域, 強調產品在某種程度上對消費者會產生負面影響, 存在副作用, 反而會使得消費者推斷產品更加有效。例如, Kramer等(2012)發現, 頻繁發現副作用的藥物可能比那些很少或沒有副作用的藥物更有效, 因為消費者認為藥效更強的藥物才會產生更頻繁或更嚴重的副作用。同樣, “良藥苦口”的信念也深入人心, 即味道不好的藥物可能被推斷為相對更有效, 而味道好的藥物很可能被認為是無效的, 即沒有耕耘就沒有收獲。

(2)對治療方法的固有信念

消費者對不同的替代療法(如西醫和中醫)持有一些特定的信念, 例如, 消費者普遍認為西醫側重于緩解癥狀(治根不治本), 并且針對身體的特定部位進行治療; 而中醫側重于治療疾?。ㄖ伪荆?, 并且關注整個身體。Wang等(2010)論證了消費者持有的這些固有信念會最終驅動消費者的偏好和消費決策。如果消費者可以很容易地確認疾病的根源(即, 診斷的確定性很高), 消費者傾向于選擇一種直接針對特定原因的治療療法(例如, 針對身體特定部位的藥物治療); 而當消費者很難根據癥狀推斷出病因時, 消費者面臨著很高的診斷不確定性, 此時消費者往往更喜歡關注整個身體的治療療法。而消費者做出的這些選擇, 同樣可以用他們所持的固有信念來解釋, 即西醫療法見效快, 而中醫療法見效慢。

3.1.2" 關于藥品的先驗知識

消費者的經驗和已有知識對其用藥依從水平產生的影響, 體現在藥品的固有屬性(如大小、顏色)和外在包裝等因素上。

(1)藥品的固有屬性

藥品的固有屬性, 如色相、飽和度等都是影響藥品效能和消費者服藥意愿的重要因素。關于色相, 研究表明, 與無色的藥物相比, 有顏色的藥看起來更有效(Brieger et al., 2007)。Roullet和Droulers (2005)的研究表明, 深色包裝(紅色、藍色和棕色)的產品被認為更有療效, 藥效的反應更快, 價格更貴, 副作用更大; 并且紅色、棕色和灰色(而不是黃色和綠色)包裝被認為是針對嚴重疾病設計的。此外, 關于顏色飽和度, 有研究證明高飽和度的顏色與健康更相關, 亮度高的包裝產品也容易聯想為不健康產品(Mead amp; Richerson, 2018)。

(2)藥品的外在包裝

藥品包裝在藥品的獲取認知階段對消費者用藥依從行為有重要的影響。在醫療營銷中, 消費者經常會遇到兩種情況。一種是醫生開的藥是單獨的一包, 里邊包含了幾種需要服用的藥品。另一種情況是不同的藥品以獨立瓶裝呈現。也就是治療同樣的癥狀, 消費者會拿到幾瓶不同的藥。研究者稱前者為一次性包裝, 后者被稱為多重包裝。有研究者發現, 一次性包裝的服務促進消費者在心理上產生消費終止感(Consumption closure), 這種感受讓消費者覺得每一次服藥都可能是最后一次, 覺得該藥品的劑量已經足夠了, 進而提高了藥品的感知有效性(Ilyuk amp; Block, 2016)。

產品的包裝也會和產品品牌共同對服藥意愿產生影響。有研究表明, 如果仿制藥的包裝與原研藥(即品牌商品)的包裝相似, 消費者可能會推斷仿制藥品牌的表現與原研藥的功效相同(Kardes amp; Cronley, 2004)。也有研究發現, 當產品的品牌信息深入人心時, 產品吸引力與感知效能呈現正相關的關系; 然而, 當消費者無法獲得外部產品信息時(如品牌美譽度), 消費者會對視覺吸引力極高的產品的功效產生懷疑(Batra et al., 2009)。

3.1.3" 信息處理偏差

(1)可得性偏差

可得性偏差指人們往往根據認知上的易得性來判斷事件的可能性。通過模擬或者想象某一事件, 消費者就會判斷該事件在現實生活中發生的可能性更大(Tversky amp; Kahneman, 1974)。在健康信息處理的過程中, 信息的通達性、頻率和加工流暢性, 都會影響信息處理的偏差和對產品的用藥依從。例如, 消費者在收到產品信息時, 如果被鼓勵想象某些癥狀, 他們更有可能對這些癥狀感到敏感, 使得相關信息通達性提高因而更有可能使用該藥物(Wang et al., 2021)。也有學者發現, 僅僅是重復一項產品的要求就可以提高對其有效性的評級(Hassan amp; Barber, 2021)。因此, 如果提高關于產品有效性的信息頻率, 那么消費者可能最終會相信它確實如此。健康信息的加工流暢性也會影響信息加工中的可得性偏差。Song和Schwarz (2009)發現, 難發音的藥品類別或者品牌(如多烯磷脂酰膽堿膠囊)和容易發音的藥品品牌相比, 它會讓人感覺更陌生, 從而感覺風險更高。相反, 易于加工的信息會讓人覺得熟悉, 可得性高, 風險感知降低。

(2)感知風險與收益

感知風險與收益是影響消費者初始用藥依從水平的重要因素。在了解疾病風險相關的信息時, 如果對風險刺激的感覺是厭惡的, 人們傾向于依靠直覺判斷風險高而收益低。相反, 如果消費者對某種藥物的總體感覺良好, 他/她可能會低估風險, 而高估產品的好處(Siegrist amp; árvai, 2020)。Yan和Sengupta (2013)探索了究竟是什么原因使人們在面對健康風險時有過高或過低的評估。實驗結果表明, 在基本患病比例較高(比如, 普通流感)和病例風險較低(比如, 只有一種癥狀)的情況下, 相比于對他人感染的可能性, 參與者容易低估了自己感染的可能性; 在基本患病比例較低(比如, H1N1流感)和高病例風險(比如, 出現4種癥狀)的情況下, 相比于對他人感染的可能性, 參與者高估自己患病的可能性。在應對2019新型冠狀病毒上, 隨著疫苗的開發, 世界各國醫學權威紛紛號召人們通過接種疫苗的方式來達到群體免疫。然而, 截止至2021年, 世界衛生組織的數據顯示, 各國疫苗接種的意愿較低。學者們研究發現, 正是疫苗接種帶來的可能副作用影響人們的風險感知, 制約著疫苗接種率和消費者的用藥依從行為(Kaplan amp; Milstein, 2021)。

(3)信息呈現方式

信息呈現方式的不同也會導致信息處理偏差。例如, Cox等(2006)實驗表明, 相對于損失信息框架, 獲得信息框架的呈現方式會增加消費者對暫時性的產品風險的忍受和偏好(例如, 肝炎用藥的臨時皮疹)。但是, 對于更持久、更嚴重的產品風險(如感染乙肝), 獲得信息框架使得消費者對待風險更加謹慎(例如, 更有可能接種疫苗)。許多研究已經證實, 相對術語和絕對術語會引起消費者對健康信息不同的反應(Griffith et al., 2009)。Griffith等(2009)發現, 對于治療某種疾病同樣有效的兩個藥物, 當藥品帶來的好處是相對術語進行表述時, 有56.8%的參與者選擇它; 但是, 當藥品帶來的好處是用絕對術語進行表述時, 只有14.7%的人選擇它。另外, Chandran和Menon (2004)指出, 當與健康相關的信息以一天(與一年相比)的格式呈現, 可以使得消費者自我風險感知增加, 并增強風險溝通的有效性。

(4)情緒資源

當理性的產品信息與感性的強烈情感同時存在時, 產品信息對人們的影響會減弱甚至消失(Gershoff amp; Koehler, 2011)。例如, 假設使用一種藥物的副作用是聽力可能損失, 并且這些信息喚起了非常負面的情緒反應, 那么不管副作用發生的概率是1%還是10%, 消費者都將不加思考地選擇拒絕這種藥物。有關情緒資源理論的研究表明, 同樣是積極的情緒, 當消費者的情緒是對內型時, 以自我為參照的健康信息比關注家庭的健康信息更有效; 當消費者的情緒為對外型時, 關注家庭的健康信息比關注自我的健康信息更有效(Agrawal et al., 2007)。Lee等(2008)發現負面情緒和健康自我效能感會共同影響健康信息的使用。對于健康自我效能感較高的消費者, 消極情緒與所尋求的信息量呈正相關, 對于健康自我效能感較低的消費者, 消極情緒與所尋求的信息量呈負相關。Gerend和Maner (2011)發現, 對于處于恐懼狀態的參與者, 在接觸到損失框架信息后比接受增益框架信息后吃了更多的水果和蔬菜。而相比之下, 對于處于憤怒狀態的參與者, 在接觸獲益框架信息后比接受損失框架信息吃了更多的水果和蔬菜。

3.2" 藥品的服用治療階段

藥品的獲取認知階段集中討論消費者服藥意愿的影響因素, 而藥品服用治療階段更多聚焦消費者的行為變化。在形成服藥意愿后, 如何維持服藥行為以促進和保持身體健康是一項重要但又充滿挑戰的話題。我們進一步整理影響消費者藥品服用治療階段的因素, 并從服用藥品的見效速率、服用藥品的營銷溝通、以及服用藥品的售后服務來進行梳理。

3.2.1" 服用藥品的見效速率

藥品見效速率的快慢(Time to onset), 一般是指藥品開始見效的時間和藥效持續的時間(Wang, et al., 2010)。對于處方藥和非處方藥, 產品開始見效的時間和藥效持續的時間對持續的用藥依從水平有重要的影響。在日常生活中, 藥品廣告不斷強調目標藥品具有強大的效益, 并在廣告中提供人們使用藥品和感受藥品效果的實例和證明。頻繁接觸這類廣告可能會導致消費者低估藥品的見效時間以及錯誤判斷藥效的持續時間。如果消費者判斷的見效時間過早(或者過晚), 那么這種錯誤的療效判斷就可能導致用藥不依從(Ilyuk et al., 2014)。Ilyu, Block和Faro等人(2014)建議通過廣告和包裝清楚地說明和強調藥物的起效時間和藥效持續時間。在用藥過程中, 藥品的信息可以作為一個參考值, 輔助消費者對藥品的療效有一個相對客觀的判斷, 否則, 后續的服藥治療階段可能會導致消費者判斷藥品的療效不佳, 從而忽視制藥公司或者醫生的建議, 導致服用不當。

不僅藥品見效的時間感知可能會影響后續用藥依從水平, 消費者對藥品在使用后的有效持續時間的估計也是決定藥品使用和誤用的關鍵因素。Ilyuk, Block和Faro (2014)發現, 藥品保持有效時間的判斷(即消費者認為藥品對人體產生有益效果的時間長短)取決于消費過程中所進行的任務的性質。具體來說, 當任務被認為是困難的(容易的)時, 消費者對功效持續時間的估計更短(更長)。例如, 如果消費者在服藥的同時, 還從事一項困難的認知或體力任務(與從事相應但更容易的任務的消費者相比), 消費者會認為藥物的藥效持續時間更短, 這種對產品見效時間的推斷會影響消費者的用藥依從水平。

3.2.2" 服用藥品的營銷溝通

在我國, 法律對藥品的營銷溝通有著嚴格的限制 。但隨著醫療保健行業的改革和市場化, 藥品信息傳播在法律規定范圍內傳播越來越大眾化, 并且影響著人們的用藥依從行為。在藥品服用階段, 營銷溝通的目標是強化消費者的購買后行為。但是, 已有研究表明, 營銷溝通的影響并不總是正面的, 還有負面和中立的影響。首先, 有研究表明, 營銷溝通可以強化消費者的用藥依從行為。例如, 廣告可以提醒消費者服藥, 強化已經遵循藥物使用規定的消費者依從行為, 并讓不依從者感到“內疚”, 進而促進消費者用藥依從行為(Bowman et al., 2004)。Wang等人(2023)通過多項研究, 涉及COVID-19、乳腺癌等多種疾病, 結果發現, 疾病信息擬人化可以促進消費者的依從行為。因為擬人化增加了對疾病的心理親近感, 進而增加了感知的易感性。但是, 營銷溝通策略并不總是起到正強化效果。已有研究也表明, 廣告對藥品依從行為也可能存在負面影響。一般而言, 未接觸廣告的消費者更依賴醫生獲取信息。而接觸廣告后的消費者可能會因為感到自主而選擇在未咨詢醫生的情況下改變藥物劑量安排。特別是對于癥狀較輕微的消費者, 他們可能更不愿意遵從醫囑(Bowman et al., 2004)。Bolton等人(2008)發現“回旋鏢效應”, 即將產品作為藥品(而不是補品)進行傳播會讓消費者更少從事健康的生活方式(如服用降低膽固醇產品)。研究人員認為, 這種回旋鏢效應可以歸為兩個原因。首先, 藥品可能降低消費者的風險認知, 從而降低了他們對健康保護行為(如服用降低膽固醇產品)的重視程度。其次, 藥品可能與不良的健康狀況聯系在一起, 從而降低自我效能感, 導致健康行為減少。對于營銷溝通的作用, 也有學者發現了中立的結果, 即營銷溝通能否起到正強化效果, 受到某些因素(如廣告方、個性特征)的調節。Wosinska (2005)采用4年的面板數據, 分析表明, 競爭對手的廣告增加了整體類別的依從性, 而自身藥品的廣告降低了使用該特定藥物的依從性。Briley等(2017)則提出個性特征的調節作用。學者們指出, 在面臨健康方面的挑戰時, 對于互依型自我建構的消費者而言, “行動者”的營銷溝通框架(例如, 成事在人, 謀事在天)對促進依從行為更為有效; 而對于獨立型自我建構的消費者而言, “反應者”的營銷溝通框架(例如, 兵來將擋, 水來土掩)對于促進依從行為更為有效。

3.2.3" 服用藥品的售后服務

在探討藥品的服用治療階段的諸多影響因素當中, 服用藥品的售后服務對消費者依從行為的影響是藥品服用階段不可或缺的重要因素。首先, 服務提供者的互動特征會對消費者依從產生關鍵影響。Snell等(2014)和Hausman (2004)強調了服務質量、人際互動在提升消費者依從行為的重要性, 特別是一對一的互動和情感交流在醫生服務過程中的作用。Dellande等(2004)通過減肥診所的案例展示了服務提供者如何通過專業知識和態度同質性提升消費者的依從性, 從而實現滿意度和目標達成。其次, 服務的互動特征會和消費者本身的自我效能因素交互對消費者依從產生影響。例如, Seiders等(2015)的研究揭示了專業服務提供者的行為, 如建議給予頻率和關注負面后果, 對消費者依從行為的顯著影響, 同時指出這種影響受到消費者自我效能和服務提供者效能的調節。相似地, Wittkowski等(2020)探討了新的服務手段——自我追蹤技術(self-tracking technology, STT)在監測和分析健康數據方面的作用, 發現STT的使用效果取決于消費者的自我效能, 而在自我效能較低的消費者中, STT的使用可能反而削弱對醫療建議的依從。

4" 基于兩階段理論模型的用藥依從水平干預

在厘清用藥依從水平的影響因素之后, 健康服務提供者和健康管理人員等該如何對消費者的用藥依從水平進行干預呢?顯然, 兩個階段主要的不同是, 藥品認知階段是一種對態度的干預, 而服藥治療階段則是一種對行為干預。因此, 本文將對應兩階段分別歸納和闡述不同階段下的消費者用藥依從干預方式。

4.1" 針對獲取認知階段的態度干預

對于態度干預, 提高服藥意愿是促進初始的用藥依從水平的關鍵因素。接下來, 我們將從顧客教育、企業助推和媒體監管三個層面梳理干預策略。

顧客教育。顧客教育包括消費者的自我教育以及外界對消費者的健康教育。首先, 通過影響因素的梳理, 我們可以發現, 消費者在藥品獲取認知方面存在較多的偏見, 包括對服藥的固有信念偏差(Kramer et al., 2012; Wang et al., 2010)、藥品的先驗知識偏差(Roullet amp; Droulers, 2005)、風險感知偏差等(Yan amp; Sengupta, 2013)。因此, 對消費者用藥依從的干預, 非常重要的是通過顧客教育的方式, 從思想和認知上進行干預。健康服務人員可以通過健康科普活動, 傳播科學的醫療知識, 幫助消費者認識和洞察到自己存在的健康偏見, 以促進消費者客觀評估藥品效果。對于健康風險感知, 絕大部分消費者由于缺乏健康醫療知識而容易高估或者低估健康風險(Shen et al., 2023)。如何讓消費者更加客觀地評估風險, 是正確引導消費者用藥依從的重要前提。當消費者意識到疾病的風險高時, 他們會形成服藥意愿。但同時也存在由于風險評估偏高而過度依從, 出現用藥過度、浪費醫療資源的現象。例如, Samper和Schwartz (2013)研究者發現, 人們認為神圣產品(sacred product)的低價格意味著這些產品對有需要的人更為可及, 從而使消費者認為他們面臨更高的風險, 進而增加消費者對這些產品的消費意愿。相反, 更高的價格降低了風險評估, 從而降低了消費意愿。因此, 健康服務人員可以通過顧客教育, 提高顧客的健康意識和知識儲備, 以洞察消費者的健康偏見, 客觀評估自身健康風險, 促進消費者健康福祉。

企業助推。藥品是一種特殊的產品, 在其直接面向消費者的流程中會受到國家和法律的嚴格約束。但隨著醫療行業的不斷市場化, 學者們也發現了一些有利于助推消費者用藥依從行為的策略可供企業服務人員參考借鑒。首先是在產品包裝上。很多的研究表明, 包裝的顏色(Brieger et al., 2007)、風格(Mead amp; Richerson, 2018 )會影響消費者對藥效的感知。據此, 企業管理人員可以結合行業規范、品牌設計和顧客的心理感知, 對藥品的包裝設計進行優化。其次是產品的信息傳播。企業在進行產品傳播時, 可以根據信息加工流暢性有針對性地助推消費者服藥意圖。已有研究發現, 信息處理難度會提高人們的風險感知。例如, 難以發音的名稱會讓人感覺風險更高(Song amp; Schwarz, 2009)。據此, 當消費者的用藥依從行為低, 特別面對高血壓、高血糖等慢性病時, 健康服務人員可以利用加工流暢性原理來影響消費者的風險感知, 進而提高消費者的依從行為。對于那些健康素養低或理解健康信息能力有限的消費者(例如老年人或語言能力有限的人)群體, 他們特別容易受到營銷傳播的影響。這些消費者不太可能遵守通過包裝、插頁或黑框警告傳達的藥物建議; 相反, 他們可能依賴于啟發式信息、情緒、固有信念等(Nielsen-Bohlman et al., 2004)。因此, 對于這類群體, 提高決策信息的流暢性同樣是提高消費者服藥意愿的重要策略。最后, 是在決策過程中進行助推。Steffel等(2022)的3個實驗顯示, 提高醫療決策傳達的流暢性可以增加參與度: 當關于他們選項的信息以流暢(相對于不流暢)的格式呈現時, 消費者更有可能參與醫療治療決策(而不是委托給醫療專業人士)。流暢性通過提高主觀理解(即, 讓人們覺得他們更好地理解了選擇, 并對自己的選擇能力更有信心)來增加參與度。在健康素養不足的消費者面臨時間壓力的情況下, 流暢性的效果最為顯著, 并且不受過去經驗的影響。因此, 企業服務人員在與消費者進行溝通時, 可以通過提高選項的流暢性, 增進消費者對決策的理解, 以促進消費者對于他們自己治療選擇的參與和依從度。

媒體監管。消費者關于健康產品的選擇受到公共信息(如新聞文章、研究論文、在線客戶評論、在線產品討論和電視節目等)的重大影響。官方公共衛生服務單位開展的健康科普教育活動, 可以增強消費者的健康意識, 進而促進人們的服藥意愿。然而, 由于健康是人們開展常規社會活動的基本前提, 因而人們的健康也同時具有一定的脆弱性。人們行為稍有偏差, 就容易帶來嚴重的負面影響。例如, Shi等(2022)研究發現了醫療健康領域的Oz效應?!癘z效應”指的是當名人醫生如Dr. Oz推薦某種健康產品或醫療方案后, 公眾對該產品或方案的關注和接受度急劇上升。然而, 這些建議常常缺乏足夠的科學證據。媒體通常會放大這種影響, 進一步引導人們信任和使用這些產品, 即使它們可能并沒有被廣泛的科學研究支持。這可能導致藥物的不當使用或濫用, 增加消費者健康風險。因此, 在倡導消費者用藥依從的同時, 健康管理人員也應該嚴格監管大眾媒體的信息傳播, 特別是注意名人效應。

4.2" 藥品服用治療階段的行為干預

根據兩階段理論, 藥品服用治療階段干預的重點是在形成服藥意愿的基礎上努力延長消費者在這一階段的意志, 以維持用藥依從行為。努力在行為上提高消費者的用藥依從水平, 需要消費者、企業、政府相關健康服務部門共同努力。結合已有研究綜述文獻, 我們從顧客授權、企業激勵、多方協作三個方面對藥品服用治療階段的干預策略進行梳理。

顧客授權。授權是指賦予人們足夠的知識和自主權, 使他們能夠對某一決定施加控制的策略或機制(Camacho et al., 2014)。授權在醫療保健領域中日益受到重視。很多研究探討了醫療健康服務人員(如醫生、護士)授權對依從行為的影響。例如, Wang和Yim (2019)研究提出, 通過實現“主導地位轉換”, 即將服務提供者在提建議前的主導地位轉變給接收建議后的客戶, 可以提高消費者依從度。該研究表明, 在醫囑給出之前, 健康服務人員占據主導地位, 而在醫囑給出之后, 將主導地位轉交給消費者可能會增加消費者的用藥依從度。因為這樣做能增加消費者感覺到的共同立場, 從而更愿意遵循醫囑。但隨著世界衛生組織的倡議, 顧客授權在醫療保健中也愈發重要, 特別是在慢性病管理中。有研究者對來自美國東南部兩家初級保健診所招募的378名2型糖尿病患者的數據進行了分析, 結果發現, 強調賦權和自我效能對改善糖尿病管理結果是正相關的(Hernandez- Tejada et al., 2012)。對于授權的時機, Fallis等人(2013)認為消費者出院這一時機對于如何干預用藥依從行為至關重要。他們發現28%的消費者在出院后一周表現出用藥不依從性, 并且消費者所有的新處方當中的藥品有五分之一沒有被購買(服用)。

企業激勵。長期堅持同一件事情對消費者來說是一項挑戰, 這也導致了消費者的用藥不依從。對此, 企業可以針對疾病的類型, 采用不同的激勵的方式, 以促進消費者的用藥依從行為。財務激勵是眾多激勵方式中討論較多的一種方式。Giuffrida和Torgerson (1997)對使用財務激勵(現金、代金券、彩票或禮品)來增強消費者者依從性的問題進行了系統文獻梳理。結果發現, 11篇研究中有10篇顯示財務激勵可以提高消費者的依從性。類似的研究結論在改善精神障礙消費者的用藥依從性上也得到實證數據支持(Noordraven" et al., 2017)。對于慢性高血壓、高血脂、心臟病、糖尿病和/或哮喘/慢性阻塞性肺病的消費者而言, 有研究也考察了財務激勵(例如現金、禮品卡或代金券)與社會認可(例如鼓勵性消息、反饋、個人認可或團隊競爭)對消費者用藥依從行為的影響(Hastings et al., 2021)。結果發現, 大多數消費者認為針對這些疾病的激勵措施是合適的, 并且更偏好財務激勵而不是基于社會認可的激勵。但對于某些特定群體的患者, 如年收入較低、無大學學位和較高依從性水平的消費者, 他們認為藥物依從性激勵的合適性較低。對此, 企業員在在制定激勵干預措施時應考慮個體和疾病的特征。有學者將慢性病的性質劃分為兩個維度, 分別是遵守最佳治療方案的激勵以及行為需要改變的幅度(Christensen et al., 2009)。其中, 遵守最佳治療方案的激勵指的是用藥依從的后果。例如, 近視、過敏等疾病在遵守醫囑后其治愈效果在短時間內可以看到, 因此屬于依從激勵強度高; 而高血壓、高血脂等疾病在遵守醫囑后其治愈效果在短時間內難以見效, 因而屬于依從激勵強度低。而在行為需要改變的維度上, 不管是近視、過敏, 還是高血壓、高血脂, 這些慢性病需要消費者在行為上進行改變的程度并不高, 主要依賴醫療和技術。但是, 例如肥胖、成癮性疾病等, 就比較需要消費者付出較多的行為改變, 需要較高的意志。因此, 在進行干預時, 可以通過提高技術依賴, 減少行為依賴、提高依從激勵強度的策略來提高消費者的用藥依從行為。例如, 在設計治療方案的時候, 針對低自我效能感的消費者, 可以考慮見效感知快或者更及時反饋的治療方案, 以達到強激勵的效果(Christensen et al., 2009)。

多方協作。消費者用藥依從行為的改善和提升, 需要企業、社區、各級別的保健中心等多方健康服務人員共同協作。Hackerson等(2018)設計和實施了一種協作型的處方管理計劃。這一計劃需要社區藥房和初級保健中心一起合作。具體而言, 初級保健中心首先給消費者診斷并出具處方, 并在配藥前對消費者進行針對性干預。隨后社區藥房為來自保健中心的消費者配好新藥。在2天的時間內, 藥劑師會給消費者打電話, 告知他們處方已準備好, 并強調初始的用藥依從的重要性。如果在48小時后消費者沒有配藥, 藥劑師會與開藥者或者其家人聯系以解決潛在的障礙。保健中心的工作人員在后期用藥過程中負責進一步跟進。這樣, 初級保健中心和社區藥房之間增加的溝通, 再加上在每一環節的消費者教育, 使得初始用藥不依從性顯著降低。隨著醫療保健行業的逐步市場化, 很多的藥物已經在市場上直接面上廣大消費者。因此, 對于一些慢性病患者, 他們可以不用去醫院復診, 而是可以憑借原來的藥房在市場上購藥。那么, 對于慢性病消費者的管理, 則需要醫院和企業共同干預。例如, 健忘是導致慢性疾病藥物不依從的主要因素, 很多研究已經證實, 可以通過藥物提醒設備來解決。那么, 醫院和企業可以協助, 在服用治療階段的前和后期分別采用提醒策略, 促進消費者用藥依從行為。值得注意的是, Fischer等(2014)評估了兩種旨在增加心血管藥物初始用藥依從水平的干預措施, 即藥房的自動提醒服務以及人工電話提醒服務。他們通過90萬名消費者和120萬張處方的田野實驗, 發現了藥房的自動提醒服務并沒有顯著增加初始的用藥依從水平。而那些實驗組的被試, 由于添加了人工電話的提醒服務, 他們對藥劑師新開處方的放棄率降低了近5%。而Vervloet等(2012)通過梳理多項研究發現, 電子提醒相對于短信提醒、傳呼機消費提醒在短期內對消費者的用藥依從作用更有效。類似的結果在冠心病消費者身上也得到驗證(Santo et al., 2019)。因此, 在多方協助過程中, 干預者需要特別注意根據疾病類型選擇具體的干預策略。

5" 總結與未來展望

如圖1所示, 本文基于兩階段模型理論, 深入探討影響消費者依從行為的影響因素。以消費者行為的視角探討消費者的用藥依從水平, 在理論上可以豐富用藥依從研究領域的相關理論, 在實踐上可以為醫療服務者以及醫藥企業管理者提供管理和營銷啟示, 具有重大的意義。以消費者行為的視角看待用藥依從問題, 本質上不同于以往將亞健康個體或者健康狀況不佳的個體看作病人的邏輯, 而是將這些個體看作購買醫療產品、體驗醫療服務的消費者。盡管已經有學者對這方面進行了探討, 然而基于兩階段理論視角, 消費者用藥依從水平還有諸多問題可以探討。

5.1" 探索彌合“意愿?行為”之間的差距

根據兩階段理論模型, 第二階段的起點是消費者已經形成服藥意愿。然而, 決定服藥和堅持服藥之間, 還存在一個“意愿?行為”的差距。一般來說, 人們的行為不符合他們的意愿是很常見的。在意志階段, 盡管消費者已經形成了健康行為意愿, 但也可能由于某些意料之外的干擾, 導致妥協或放棄。在用藥依從的研究領域中, 元分析工作顯示行為意愿僅解釋了行為變異的平均28% (Sheeran, 2002), 這被稱為意愿?行為差距(Rich et al., 2015)。盡管之前的研究已經指出年齡較大(Reuter et al., 2010)、社會經濟地位更高(Conner et al., 2013)、更強的感知行為控制(Sheeran amp; Abraham, 2003)等因素能預測更強的意愿?行為關系, 但很少有研究對這一差距的調節因素進行了深入探討。因此, 未來的研究應可繼續深究和識別影響意愿與用藥行為之間差距的潛在調節因素。首先, 可開展多層次的模型分析, 以考察社會文化、心理和營銷因素如何共同作用, 影響用藥依從的意愿和實際行為。其次, 研究可以采用實驗設計, 直接檢驗不同干預策略(如信息提示、社會支持或物質獎勵)對減小意愿?行為差距的有效性。最后, 研究應該探討用藥依從的個體差異, 例如通過長期追蹤研究, 以確定哪些因素可能導致健康意愿的不穩定性, 從而影響用藥行為。未來的研究還可以更加深入地探討意愿?行為差距的解釋機制。以往的連續性模型, 例如, 理性行動和計劃行為理論(Ajzen, 1991)以及保護動機理論(Rogers, 1983)都視意愿為行為的最直接和重要的預測因素, 但是這些理論并沒有明確說明意愿如何推動行為。深入討論意愿如何推動行為背后的解釋機制對于提升干預效果具有重要意義。例如, de Bruin等(2012)發現了意愿?行為關系的中介變量, 即自我調節過程, 這一過程在形成意愿后被觸發, 并解釋了如何將這些意愿轉化為實際行為。作者的發現表明, 如果干預措施不僅能強化用藥的意愿, 還能提升個體的自我調節能力, 便更有可能有效提高用藥依從。具體而言, 這可能涉及教導消費者如何計劃和監控他們的用藥目標進度, 或使用提供即時行為反饋的電子設備。未來研究還可以延伸到不同疾病背景下, 探討如何有效彌合意愿與行為的差距。這對于醫療實踐具有顯著意義。以Scholz等(2012)的研究為例, 該研究發現在器官移植的情境下, 由女性伴侶提供的社會支持與消費者服藥意愿正相關, 而男性伴侶提供的支持與其女性配偶的服藥意愿略呈負相關。對于未來研究, 這一發現暗示著在不同疾病背景, 例如慢性病或精神疾病中, 研究者可以更深入地探究社會支持和關系質量如何影響意愿?行為關系, 并據此提出特定的干預措施。這種探討不僅有助于我們更好地理解社會環境因素在用藥依從中的作用, 還可能對提高醫療依從率, 特別是在不同疾病情境下有著實際應用價值。

5.2" 采用整合思路探索用藥依從行為的完整過程

在本研究中, 我們基于個人健康行為改變研究領域的兩階段理論模型, 從消費者行為視角梳理了個人用藥依從行為的影響因素和干預手段, 彌補了連續性模型的不足。然而, 通過文獻的梳理, 我們也發現, 當前的研究多是分階段進行探索, 鮮有研究貫穿整個用藥依從旅程。因此, 未來研究可以采用整合思路, 對藥品獲取認知階段和藥品的服用治療階段的這兩個完整階段的用藥依從行為進行研究。例如利用新技術, 通過大規模個體層面數據分析等研究方法, 結合實驗室實驗與現實消費情景, 對消費者的用藥依從行為規律進行系統和宏觀的總結??茖W技術的進步為全過程的研究提供了技術支持。根據Tabi等(2019)的一項研究, 針對消費者的用藥依從水平的手機應用就已經超過1000多個, 例如, 糖尿病消費者可以通過同步到手機應用程序的測量設備輕松地跟蹤他們的血糖水平, 從而提升用藥依從水平。數據顯示, 全球健康應用程序的安裝量估計已達到33.5億。尤其是具有追蹤功能的移動健康設備和手機應用程序, 這些技術可以收集大量關于消費者的數據, 包括飲食、活動水平以及心率和體重等生理指標; 又或者通過捕捉變化的認知成分進而更好地理解消費者用藥依從的整個過程。根據兩階段理論模型, 人們在健康行為改變的不同階段會有不同的認知成分發揮重要作用, 同一種認知成分也可能因為階段不同而產生變化, 例如自我效能感。在動機階段, 促進消費者形成意愿的內在原因之一是消費者行動的自我效能感, 而進入意志階段后, 行動的自我效能感會轉化為保持的自我效能感或者恢復的自我效能感(Schwarzer, 2008a)。未來的研究可以通過捕捉變化的認知成分進而更好地理解消費者用藥依從的整個過程, 同時為兩階段理論提供新的支持證據。

5.3" 以多元視角探索影響用藥依從行為的前置因素

用藥依從問題與人們的健康息息相關。健康產品跟其他產品不同, 它受到國家宏觀戰略層次的調控和指引, 同時營銷途徑上受到法律的嚴格約束。同時, 隨著醫療保健行業的改革和市場化, 以及人們對健康管理的日趨重視, 醫藥公司也逐漸意識到醫藥市場的重要性(Agarwal et al., 2020)。因此, 用藥依從的學術研究在接下來的相當長的時間內, 學者們將面臨難得的機遇和挑戰。未來的研究既要關注政策的變化, 同時也要在不斷市場化的情景中, 以多元化視角探索影響用藥依從行為研究的前置因素。

國家和政府的公共政策日新月異, 很多和藥品相關的國家政策直接影響到消費者的用藥依從水平。新公共政策背景下探究消費者的用藥依從水平問題也是未來有潛力的研究方向。比如, 2019年3月, 國家深化醫療改革的重大舉措——4+7藥品帶量采購政策, 通過國家的力量, 用量來換價, 聯合11個試點城市變革藥品市場, 有效提高了藥品的可得性, 降低了藥品價格。那么這種藥品可得性和藥品價格的降低這是否會影響消費者的服藥意愿和用藥依從行為呢?這值得進一步探討。隨著醫療行業的改革和不斷市場化, 當今的消費者可以更便捷地在網上購買到藥品, 并且也很容易通過互聯網找到咨詢醫生, 移動健康應用、智能設備等讓消費者對于健康管理有了更大的自主權。據此, 未來的研究可以從購買渠道(線上或者線下)、服務主體(人工智能或者真人客服)、授權方式(自我授權或者專業授權)等營銷視角研究影響消費者用藥依從行為的前置因素

5.4" 深入挖掘用藥(不)依從的內在機制和影響因素

根據以往研究結果可知, 學者們對藥品的獲取認知階段進行了較為深入的探討, 然而對藥品服用治療階段的研究還比較欠缺。因此, 未來研究的重點應該多關注藥品的服用治療階段。長期遵從醫囑服藥對大多數消費者而言是一件充滿挑戰的事情。特別是對于慢性病, 一旦確診, 消費者很有可能需要終生服藥。對于用藥依從行為的研究, 一方面, 我們要深入洞察藥品服用階段消費者的心理特征, 尋找消費者用藥不依從的心理機制和影響因素。例如, 在公共衛生領域, 有一個比較成熟的理論概念——病恥感。“病恥感”是一種人們對疾病感到羞恥的感受(Hatzenbuehler et al., 2013), 這種感受可能會影響人們用藥的意愿以及用藥的方式。消費者可能僅僅是因為不愿意承認自己生病、不愿意被貼上“病秧子”的標簽而拒絕吃藥。“病恥感”這一心理過程不同于服藥意愿和藥效推斷, 這是消費者在服藥過程中對自我的看法。未來的研究者可以深入挖掘這一心理過程, 在用藥依從水平的情境下總結“病恥感”的影響因素。另外, 進化心理學也能為病人不愿意吃藥提供新的心理機制解釋視角。例如, 根據行為免疫系統理論, 不喜歡吃藥可能是一種機體的自我保護。人類祖先進化出了“苦味等于有毒”的味覺經驗, 只有品嘗出苦味才能防止吃到有害食物, 有效規避危險。因此, 未來的研究者可以從進化心理學的視角來討論為什么消費者不愿意吃藥, 也能為這一話題貢獻理論和實踐的價值。

另一方面, 我們又要避免消費者的過度用藥。近年來, 消費者的過度用藥同樣也是不可忽視的重要問題。消費者可能因為醫療環境因素(Shen et al., 2023), 風險組合(Mourali amp; Yang, 2023)、信息推斷偏差(Yan amp; Sengupta, 2013)導致高估風險, 進而過度花費醫療物資。長期的過度花費將對消費者的身體健康產生負面的影響。Tian等(2023)研究了在非處方藥(OTC)的消費背景下, 消費者如何遵循產品標簽上的使用說明。研究者的分析基于一份獨特的在線消費日記, 在這份日記中, 消費者可以選擇兩類撲熱息痛產品(單一成分或組合)來治療他們的疼痛或非疼痛相關癥狀。當消費者出現多種癥狀時, 他們服用超過推薦劑量(例如, 每天使用 gt; 4克)的概率更高。該研究表明, 當消費者出現多種癥狀時, 用藥依從可能會導致消費者用藥過度。因此, 未來學者們可以進一步探索影響消費者風險感知、用藥依從的影響因素和內在機制, 尋求消費者健康行為規律。

參考文獻

高雯, 楊麗珠, 李曉溪. (2012). 健康行動過程取向模型的發展與前景. 心理科學進展, 20(10), 1651?1662.

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50, 179?211.

Agarwal, R., Dugas, M., Gao, G. G., amp; Kannan, P. K. (2020). Emerging technologies and analytics for a new era of value-centered marketing in healthcare. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 1?15.

Agrawal, N., Menon, G., amp; Aaker, J. L. (2007). Getting emotional about health. Journal of Marketing Research, 44(1), 100?113.

Batra, R. K., Brunel, F., amp; Chandran, S. (2009). When good looks kill: An examination of consumer response to visually attractive product design. Advances in Consumer Research, 36, 698?698.

Bolton, L. E., Reed, A., Volpp, K. G., amp; Armstrong, K. (2008). How does drug and supplement marketing affect a healthy lifestyle?. Journal of Consumer Research, 34(5), 713?726.

Bowman, D., Heilman, C. M., amp; Seetharaman, P. B. (2004). Determinants of product-use compliance behavior. Journal of Marketing Research, 41(3), 324?338.

Brieger, W. R., Salami, K. K., amp; Oshiname, F. O. (2007). Perceptions of drug color among drug sellers and consumers in rural southwestern Nigeria. Research in Social and Administrative Pharmacy, 3(3), 303?319.

Briley, D. A., Melanie, R., amp; Jennifer, A. (2017). Cultivating optimism: How to frame your future during a health challenge. Journal of Consumer Research, 44(4), 895?915.

Brug, J., Conner, M., Harre, N., Kremers, S., McKellar, S., amp; Whitelaw, S. (2005). The Transtheoretical Model and stages of change: A critique: Observations by five commentators on the paper by Adams, J. and White, M.(2004) why don't stage-based activity promotion interventions work?. Health Education Research, 20(2), 244?258.

Camacho, N., De Jong, M., amp; Stremersch, S. (2014). The effect of customer empowerment on adherence to expert advice. International Journal of Research in Marketing, 31(3), 293?308.

Chandran, S., amp; Menon, G. (2004). When a day means more than a year: Effects of temporal framing on judgments of health risk. Journal of Consumer Research, 31(2), 375?389.

Christensen CM. Grossman J, Hwang J. (2009). The innovator's prescription (p. 161). New York: McGraw-Hill.

Conner, M., McEachan, R., Jackson, C., McMillan, B., Woolridge, M., amp; Lawton, R. (2013). Moderating effect of socioeconomic status on the relationship between health cognitions and behaviors. Annals of Behavioral Medicine, 46(1), 19?30.

Conner, M., amp; Sparks, P. (2005). The theory of planned behaviour and health behaviours. In M. Conner amp; P. Norman (Eds.), Predicting health behaviour: Research and practice with social cognition models (2nd ed., pp. 170?222). Maidenhead, England: Open University Press.

Cox, A. D., Cox, D., amp; Zimet, G. (2006). Understanding consumer responses to product risk information. Journal of Marketing, 70(1), 79?91.

Cutler, R. L., Fernandez-Llimos, F., Frommer, M., Benrimoj, C., amp; Garcia-Cardenas, V. (2018). Economic impact of medication non- adherence by disease groups: A systematic review. British Medical Journal Open, 8(1), e016982.

de Bruin, M., Sheeran, P., Kok, G., Hiemstra, A., Prins, J. M., Hospers, H. J., amp; van Breukelen, G. J. (2012). Self-regulatory processes mediate the intention-behavior relation for adherence and exercise behaviors. Health Psychology, 31(6), 695?703.

Dellande, S., Gilly, M. C., amp; Graham, J. L. (2004). Gaining compliance and losing weight: The role of the service provider in health care services. Journal of Marketing, 68(3), 78?91.

Desai, N. R., Ross, J. S., Kwon, J. Y., Herrin, J., Dharmarajan, K., amp; Bernheim, S. M., et al. (2016). Association between hospital penalty status under the hospital readmission reduction program and readmission rates for target and nontarget conditions. JAMA, 316(24), 2647?2656.

Fallis, B. A., Dhalla, I. A., Klemensberg, J., amp; Bell, C. M. (2013). Primary medication non-adherence after discharge from a general internal medicine service. PloS One, 8(5), e61735.

Fischer, M. A., Choudhry, N. K., Bykov, K., Brill, G., Bopp, G., Wurst, A. M., amp; Shrank, W. H. (2014). Pharmacy- based interventions to reduce primary medication nonadherence to cardiovascular medications. Medical Care, 52(12), 1050?1054.

Gerend, M. A., amp; Maner, J. K. (2011). Fear, anger, fruits, and veggies: Interactive effects of emotion and message framing on health behavior. Health Psychology, 30(4), 420?423.

Gershoff, A. D., amp; Koehler, J. J. (2011). Safety first? The role of emotion in safety product betrayal aversion. Journal of Consumer Research, 38(1), 140?150.

Giuffrida, A., amp; Torgerson, D. J. (1997). Should we pay the patient? Review of financial incentives to enhance patient compliance. BMJ, 315(7110), 703?707.

Glanz, K., Rimer, B. K., amp; Viswanath, K. (2008). Health behavior and health education: Theory, research, and practice (pp. 23?40). Jossey-Bass.

Griffith, J. M., Lewis, C. L., Pignone, M. P., Sheridan, S. L., amp; Hawley, S. (2009). Randomized trial of presenting absolute v. relative risk reduction in the elicitation of patient values for heart disease prevention with conjoint analysis. Medical Decision Making, 29(2), 167?174.

Hackerson, M. L., Luder, H. R., Beck, A. F., Wedig, J. M., Heaton, P. C., amp; Frede, S. M. (2018). Addressing primary nonadherence: A collaboration between a community pharmacy and a large pediatric clinic. Journal of the American Pharmacists Association, 58(4), S101?S108.

Hatzenbuehler, M. L., Phelan, J. C., amp; Link, B. G. (2013). Stigma as a fundamental cause of population health inequalities. American Journal of Public Health, 103(5), 813?821.

Hassan, A., amp; Barber, S. J. (2021). The effects of repetition frequency on the illusory truth effect. Cognitive Research: Principles and Implications, 6(1), 1?12.

Hastings, T. J., Hohmann, N. S., Jeminiwa, R., Hansen, R. A., Qian, J., amp; Garza, K. B. (2021). Perceived appropriateness of medication adherence incentives. Journal of Managed Care amp; Specialty Pharmacy, 27(6), 772?778.

Hausman, A. (2004). Modeling the patient-physician service encounter: Improving patient outcomes. Journal of the Academy of Marketing Science, 32(4), 403?417.

Hernandez-Tejada, M. A., Campbell, J. A., Walker, R. J., Smalls, B. L., Davis, K. S., amp; Egede, L. E. (2012). Diabetes empowerment, medication adherence and self-care behaviors in adults with type 2 diabetes. Diabetes Technology amp; Therapeutics, 14(7), 630?634.

Ilyuk, V., Block, L., amp; Faro, D. (2014). Is it still working? Task difficulty promotes a rapid wear-off bias in judgments of pharmacological products. Journal of Consumer Research, 41(3), 775?793.

Ilyuk, V., amp; Block, L. (2016). The effects of single-serve packaging on consumption closure and judgments of product efficacy. Journal of Consumer Research, 42(6), 858?878.

Ilyuk, V., Irmak, C., Kramer, T., amp; Block, L. (2014). Efficacy expectations and adherence: Evidence of consumer biases and heuristics in pharmaceutical marketing. In D. Min, J. Eliashberg, amp; S. Stremersch, (Eds.), Innovation amp; marketing in the pharmaceutical industry (pp. 315?344). Springer.

Kaplan, R. M., amp; Milstein, A. (2021). Influence of a covid-19 vaccine's effectiveness and safety profile on vaccination acceptance. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(10), e2021726118.

Kardes, F. R., amp; Cronley, P. M. L. (2004). Consumer inference: A review of processes, bases, and judgment contexts. Journal of Consumer Psychology, 14(3), 230?256.

Kramer, T., Irmak, C., Block, L. G., amp; Ilyuk, V. (2012). The effect of a no-pain, no-gain lay theory on product efficacy perceptions. Marketing Letters, 23(3), 517?529.

Lee, S. Y., Hwang, H., Hawkins, R., amp; Pingree, S. (2008). Interplay of negative emotion and health self-efficacy on the use of health information and its outcomes. Communication Research, 35(3), 358?381.

Mead, J., A., Richerson, R. (2018). Package color saturation and food healthfulness perceptions. Journal of Business Research, 82, 10?18.

Mourali, M., amp; Yang, Z. (2023). Misperception of multiple risks in medical decision-making. Journal of Consumer Research, 50(1), 25?47.

Nielsen-Bohlman, L., Panzer, A. M., amp; Kindig, D. A. (2004). The extent and associations of limited health literacy. In Health literacy: A prescription to end confusion (Chapter 3, pp. 59?70). National Academies Press (US).

Noordraven, E. L., Wierdsma, A. I., Blanken, P., Bloemendaal, A. F., Staring, A. B., amp; Mulder, C. L. (2017). Financial incentives for improving adherence to maintenance treatment in patients with psychotic disorders (Money for Medication): A multicentre, open-label, randomised controlled trial. The Lancet Psychiatry, 4(3), 199?207.

Prochaska, J. O., amp; DiClemente, C. C. (1983). Stages and processes of self-change of smoking: Toward an integrative model of change. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 51(3), 390?395.

Reuter, T., Ziegelmann, J. P., Wiedemann, A. U., Lippke, S., Schüz, B., amp; Aiken, L. S. (2010). Planning bridges the intention?behaviour gap: Age makes a difference and strategy use explains why. Psychology and Health, 25(7), 873?887.

Rich, A., Brandes, K., Mullan, B., amp; Hagger, M. S. (2015). Theory of planned behavior and adherence in chronic illness: A meta-analysis. Journal of Behavioral Medicine, 38, 673?688.

Rogers, R. W. (1983). Cognitive and physiological processes in fear appeals and attitude change: A revised theory of protection motivation. In B. L. Cacioppo amp; L. L. Petty (Eds.), Social psychophysiology: A sourcebook (pp. 153?176). London, England: Guildford.

Roullet, B., amp; Droulers, O. (2005). Pharmaceutical packaging color and drug expectancy. Paper presented at the meeting of the Association for Consumer Research, San Antonio, Texas.

Samper, A., amp; Schwartz, J. A. (2013). Price inferences for sacred versus secular goods: Changing the price of medicine influences perceived health risk. Journal of Consumer Research, 39(6), 1343?1358.

Santo, K., Singleton, A., Rogers, K., Thiagalingam, A., Chalmers, J., Chow, C. K., amp; Redfern, J. (2019). Medication reminder applications to improve adherence in coronary heart disease: A randomised clinical trial. Heart, 105(4), 323?329.

Scholz, U., Klaghofer, R., Dux, R., Roellin, M., Boehler, A., Muellhaupt, B., ... Goetzmann, L. (2012). Predicting intentions and adherence behavior in the context of organ transplantation: Gender differences of provided social support. Journal of Psychosomatic Research, 72(3), 214?219.

Schüz, B., Sniehotta, F. F., amp; Schwarzer, R. (2007). Stage-specific effects of an action control intervention on dental flossing. Health Education Research, 22(3), 332?341.

Schüz, B., Sniehotta, F. F., Mallach, N., Wiedemann, A. U., amp; Schwarzer, R. (2009). Predicting transitions from preintentional, intentional and actional stages of change. Health Education Research, 24(1), 64?75.

Schwarzer, R., amp; Luszczynska, A. (2008). How to overcome health-compromising behaviors: The health action process approach. European Psychologist, 13(2), 141?151.

Schwarzer, R., amp; Luszczynska, A. (2005). Social cognitive theory. In M. Conner, amp; P. Norman (Eds.), Predicting Health Behaviour (2nd Ed., pp. 127?169). Buckingham, UK: Open University Press.

Schwarzer, R. (2008a). Modeling health behavior change: How to predict and modify the adoption and maintenance of health behaviors. Applied Psychology, 57(1), 1?29.

Schwarzer, R. (2008b). Some burning issues in research on health behavior change. Applied Psychology: An International Review, 57(1), 84?93.

Seiders, K., Flynn, A. G., Berry, L. L., amp; Haws, K. L. (2015). Motivating customers to adhere to expert advice in professional services: A medical service context. Journal of Service Research, 18(1), 39?58.

Sheeran, P. (2002). Intention—behavior relations: A conceptual and empirical review. European Review of Social Psychology, 12(1), 1?36.

Sheeran, P., amp; Abraham, C. (2003). Mediator of moderators: Temporal stability of intention and the intention-behavior relation. Personality and Social Psychology Bulletin, 29(2), 205?215.

Shen, M., Gao, S., amp; Wang, H. (2023). The effect of social crowding on self‐perceived health risks in healthcare services. Psychology amp; Marketing, 40(4), 845?862.

Shi, Z., Liu, X., amp; Srinivasan, K. (2022). Hype news diffusion and risk of misinformation: The Oz effect in health care. Journal of Marketing Research, 59(2), 327?352.

Siegrist, M., amp; árvai, J. (2020). Risk perception: Reflections on 40 years of research. Risk Analysis: An International Journal, 40(1), 2191?2206.

Snell, L., White, L., amp; Dagger, T. (2014). A socio-cognitive approach to customer adherence in health care. European Journal of Marketing, 48(3/4), 496?521.

Song, H., amp; Schwarz, N. (2009). If it’s difficult to pronounce, it must be risky: Fluency, familiarity, and risk perception. Psychological Science, 20(2), 135?138.

Steffel, M., Williams, E. F., amp; Carney, S. (2022). Empowering consumers to engage with health decisions: Making medical choices feel easy increases patient participation. Journal of the Association for Consumer Research, 7(2), 154?163.

Tabi, K., Randhawa, A. S., Choi, F., Mithani, Z., Albers, F., Schnieder, M., … Krausz, M. (2019). Mobile apps for medication management: Review and analysis. JMIR MHealth and UHealth, 7(9), e13608.

Tian, M., Kaufman, D. W., Shiffman, S., amp; Arora, N. (2023). EXPRESS: Over-the-counter drug consumption: How consumers deviate from label instructions. Journal of Marketing Research, doi: 10.1177/00222437231199434.

Tversky, A., amp; Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty. Science, 185(4157), 1124?1131.

Vervloet, M., Linn, A. J., van Weert, J. C., De Bakker, D. H., Bouvy, M. L., amp; Van Dijk, L. (2012). The effectiveness of interventions using electronic reminders to improve adherence to chronic medication: A systematic review of the literature. Journal of the American Medical Informatics Association, 19(5), 696?704.

Wang, H. S., amp; Yim, C. K. (2019). Effects of dominance transitions on advice adherence in professional service conversations. Journal of the Academy of marketing Science, 47(5), 919?938.

Wang, L., Touré-Tillery, M., amp; McGill, A. L. (2023). The effect of disease anthropomorphism on compliance with health recommendations. Journal of the Academy of Marketing Science, 51(2), 266?285.

Wang, P., Sun, L., Zhang, L., amp; Niraj, R. (2021). Reference points in consumer choice models: A review and future research agenda. International Journal of Consumer Studies, 45(5), 985?1006.

Wang, W., Keh, H. T., amp; Bolton, L. E. (2010). Lay theories of medicine and a healthy lifestyle. Journal of Consumer Research, 37(1), 80?97.

Weinstein, N. D. (1993). Testing four competing theories of health-protective behavior. Health Psychology, 12(4), 324?333.

Weinstein, N. D., Rothman, A. J., amp; Sutton, S. R. (1998). Stage theories of health behavior: Conceptual and methodological issues. Health Psychology, 17(3), 290?299.

Wittkowski, K., Klein, J. F., Falk, T., Schepers, J. J., Aspara, J., amp; Bergner, K. N. (2020). What gets measured gets done: Can self-tracking technologies enhance advice compliance?. Journal of Service Research, 23(3), 281?298.

Wosinska, M. (2005). Direct-to-consumer advertising and drug therapy compliance. Journal of Marketing Research, 42(3), 323?332.

Yan, D., Sengupta, J. (2013). The influence of base rate and case information on health-risk perceptions: A Unified model of self-positivity and self-negativity. Journal of Consumer Research, 39(5), 931?946.

Analysis of consumer medication adherence: Based on

two-stage theoretical model

SHEN Manqiong1, LIAO Jiancai2, WANG Haizhong3

(1 School of Management, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510520, China)

(2 Department of Marketing, Aalto University School of Business, P.O. Box 21230, FI-00076 Aalto, Finland)

(3 School of Business, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China)

Abstract: The debate over whether individual health behavior changes occur in stages is currently a controversial focal point. Medication adherence, as a crucial indicator influencing health care outcomes, significantly impacts an individual's physical and mental well-being. Previous reviews of medication adherence levels have predominantly adopted a medical perspective, focusing on adherence behavior related to specific diseases. However, within the context of the increasingly market-driven health care industry, there is a dearth of research exploring the influence of information processing methods and psychological processes on consumer medication adherence behavior from the consumer's perspective. Additionally, existing research lacks theoretical categorization and discourse on adherence behavior. Drawing upon the two-stage theory model, this review examines factors within the marketing domain that influence consumer medication adherence behaviors, elucidating intervention strategies, and proposing future research trends and prospects. Theoretically, this contributes to understanding individual medication adherence behavior within the stages of health behavior change, enriching the stage theories within the health domain. Practically, it aids in better comprehending consumer mental health and behavioral patterns, offering marketing insights for chronic disease management.

Keywords: medication adherence, consumer behavior, health care, behavioral intervention

收稿日期:2023-03-29

* 國家自然科學基金青年項目(72102076); 國家自然科學基金面上項目(72072191); 國家自然科學基金重點項目(71832015)。

通信作者:王海忠, E-mail: wanghzh@mail.sysu.edu.cn

主站蜘蛛池模板: 亚洲欧美日韩中文字幕在线一区| 日韩欧美中文在线| 成人福利免费在线观看| 青青操视频免费观看| 欧美色图久久| 五月天丁香婷婷综合久久| 丰满的少妇人妻无码区| 亚洲欧美国产五月天综合| 成人看片欧美一区二区| 四虎成人精品在永久免费| 欧美日韩理论| 黄色网页在线观看| 热久久这里是精品6免费观看| 伊人成人在线视频| 五月婷婷导航| 免费视频在线2021入口| 91精品最新国内在线播放| 中文字幕永久在线观看| 精品无码国产一区二区三区AV| 日韩无码精品人妻| 欧美69视频在线| 免费亚洲成人| 欧美国产日韩一区二区三区精品影视 | 99精品福利视频| 天堂va亚洲va欧美va国产| 亚洲欧美日韩中文字幕在线一区| 67194亚洲无码| 欧美劲爆第一页| 日本亚洲成高清一区二区三区| 永久天堂网Av| 呦女精品网站| 麻豆精品在线视频| 欧美成人午夜在线全部免费| 亚洲伊人电影| 国产精品妖精视频| 五月天香蕉视频国产亚| 中文无码影院| 免费 国产 无码久久久| a毛片免费在线观看| 大陆精大陆国产国语精品1024| 人妻无码一区二区视频| 亚洲动漫h| 精品黑人一区二区三区| 亚洲欧洲日产国码无码av喷潮| a级毛片网| 亚洲国产系列| 在线播放真实国产乱子伦| 国产丝袜第一页| 婷婷伊人五月| 99r在线精品视频在线播放| 欧美日韩一区二区三区在线视频| 经典三级久久| 99在线视频网站| 亚洲AV无码久久精品色欲| 在线视频亚洲色图| 久久亚洲中文字幕精品一区 | 国产成人综合久久| 尤物亚洲最大AV无码网站| 色综合婷婷| 亚洲中文字幕97久久精品少妇| 欧美亚洲欧美区| 国产精品男人的天堂| 香港一级毛片免费看| 无码网站免费观看| 久久黄色一级视频| 亚洲人成成无码网WWW| 午夜性刺激在线观看免费| a级免费视频| 国产精品无码影视久久久久久久| 婷婷六月综合| 日韩欧美中文字幕一本 | 91在线播放免费不卡无毒| 亚洲男人在线| 72种姿势欧美久久久大黄蕉| 国产一区二区三区精品久久呦| 亚洲男人的天堂久久香蕉网| 欧美有码在线| 欧美午夜在线播放| 这里只有精品国产| 欧美人与性动交a欧美精品| 亚洲性日韩精品一区二区| 国产成人精品高清不卡在线|