医患交互对患者在线医疗满意...影响研究——基于双因素理论_吴桂萍.pdf

卫生经济研究 2023 年 3 月第 40 卷第 3 期总第 431 期1 问题的提出随着公众对健康的关注度和需求度逐渐提升，线下医疗资源挤兑和地域分配不均的情况日益凸显。作为线下医疗必要的渠道补充，在线医疗已成为解决当下医疗困境的重要方案1。目前，学者对在线医疗的研究主题集中在服务评价机制（如服务质量、患者满意度、医患信任等）和在线医疗服务供给上；研究角度多样化，既有从在线医疗平台角度，也有从医生角度，还有从医患交互维度，探究患者满意度的影响因素26。在线医疗的研究虽然较为深入，但仍有以下不足。第一，对线上医患交互的研究不足。在互联网情境下，医患交互模式已逐渐由“医生主动-患者被动”模式和“医生指导-患者合作”模式向“医患共同参与”模式转变7。医患交互是探究医患关系、患者满意度最直接、最常用的维度8。因此，有必要加深对在线医患交互的研究。第二，多数研究的数据来源以问卷和访谈为主，测量方法比较主观，在线医患交互过程产生的大量客观二手数据未被充分挖掘6，无法充分反映真实情况。综上，本研究从双因素理论和医患交互的视角出发，利用在线医患交互数据对患者满意度的影响因素进行研究，为改善患者在线医疗体验提供理论和实践指导。本研究主要探讨两个问题：（1）影响患者在线医疗满意度的激励、保健因素各是什么？（2）在线医患交互具有1.广东药科大学药学院/广东省药品监管科学研究基地/国家药品监督管理局药物警戒技术研究与评价重点实验室，广东 广州510006基金项目：广东省教育科学规划 2021 年度课题（高等教育专项）“后疫情时代粤港澳大湾区医药类高等院校国际交流项目优化策略研究”（2021GXJK081）。通讯作者：石荣丽，E-mail:医患交互对患者在线医疗满意度的影响研究基于双因素理论吴桂萍1，石荣丽1，郑洁楠1，曾淑金1，李梦蝶1摘要 目的：基于双因素理论，从医患交互的视角探索影响患者在线问诊满意度的因素，为改善患者在线医疗体验提供参考。方法：挖掘国内某知名医疗平台的客观医患交互数据，构建患者满意度影响因素的假设模型，采用SPSS 24.0 软件对假设进行验证。结果：医生信息支持、医生态度友好和医生及时回复是影响患者满意度的保健因素；医生的情感支持、医患交流次数和医生回复框平均字数是影响患者满意度的激励因素。结论：医生提高医患沟通技巧，患者积极反馈，医疗 APP 开发商优化功能设计，是提升患者在线医疗满意度的重要途径。关键词 患者满意度；在线医疗；医患交互；双因素理论中图分类号：R197文献标识码：A文章编号：1004-7778（2023）03-0052-05 健康数字化 Research on Influencing Factors of Online Doctor-patient Interaction on Patient SatisfactionBased on Two-factor TheoryWU Guiping,SHI Rongli,ZHENG Jienan,ZENG Shujin,LI MengdieAbstract:ObjectiveBased on the two-factor theory,this study explores the factors influencing patient satisfaction in online consultation from the perspective of doctor-patient interaction,and provides theoretical and practical guidance for improving patient experience ofonline consultation service.MethodsThe data of objective doctor-patient interaction on the medical platform of Chunyu Doctor weremined.The hypothesis model of influencing factors of patient satisfaction was constructed.ResultsThe results showed that the informationsupport,friendly attitude and prompt reply of doctors were hygiene factors affecting patient satisfaction.On the other hand,the emotionalsupport of doctors,the frequency of doctor-patient communication and the average number of words in the doctors reply boxes were the incentive factors affecting patient satisfaction.ConclusionImproving doctor-patient communication skills of doctors,giving positive feedbackof patients,and optimizing function design of medical APP are important ways to improve online patient satisfaction.Key words:patient satisfaction;online medical service;doctor-patient interaction;two-factor theoryFirst-authors address:School of Pharmacy,Guangdong pharmaceutical University,Guangzhou Guangdong 510006,ChinaCorresponding author:SHI Rongli,E-mail:52DOI:10.14055/ki.33-1056/f.2023.03.009卫生经济研究 2023 年 3 月第 40 卷第 3 期总第 431 期什么特征，这些特征如何影响患者满意度？2 理论与假设2.1 理论基础2.1.1 双因素理论双因素理论又称激励-保健理论，认为保健因素是基本需求，对员工工作满意度没有影响，而一旦缺失，会引起满意度的大幅下降；激励因素是成长需求，即使缺失也不会降低满意度，但如果存在，能提高满意度9。目前，这一理论主要应用于经济学、高等教育和管理学领域，在医药卫生领域的应用较少。晏梦灵等10把双因素理论引入在线问诊中，得出“医生的信息交互模式是患者满意度的保健因素，情感交互模式是激励因素”的结论。但信息情感因素不是影响患者满意度的唯一因素，宏观因素包括就医环境、就医费用、平台隐私保护等11,12；微观因素包括医生服务态度、医生回复及时性、医患交流次数、医生回复字数等8,6,13,14。本研究通过控制宏观因素，更深层次探索患者在线医疗满意度的影响因素。2.1.2 在线医患交互在线医患交互是指医生和患者在互联网情境下进行的交流与互动。不同的学者对在线医患交互的研究维度不同。例如，Yang13等研究医生回复次数和回复速度对患者在线问诊满意度的影响；曹博林15探究了 4 种在线医患交互模式（家长式、消费式、咨询式和协商式）对患者就诊满意度的影响；熊回香等16利用在线医患交互的文本数据构建医生推荐模型，提高患者对医疗资源的利用。无论是线下还是线上医疗服务，医患交互都是服务评价的核心内容。有效的医患交互可以带来良好的诊疗效果，不良的医患交互则会降低患者满意度，引发医患纠纷8。此外，在互联网情境下，医患交互模式已由传统的“以医生为中心”向“以患者为中心”转变。2.2 假设2.2.1 医生的情感、信息支持与患者满意度医生的信息支持是患者在线医疗的最基本需求，以解决患者问题为导向；情感支持则是医生对患者情绪的积极反馈，是患者的成长需求8。已有研究6，8，10,17表明，医生的信息支持和情感支持都能积极影响患者满意度，其中信息支持的缺失会降低患者满意度，情感支持的缺失对患者满意度的影响不大，但如果存在，会提高患者满意度。基于此，本研究提出以下假设。H1:在线医患交互中，医生信息支持是影响患者满意度的保健因素。H2:在线医患交互中，医生情感支持是影响患者满意度的激励因素。2.2.2 医生及时回复与患者满意度医生回复信息的及时性是在线医患交互的关键维度之一4，6。Yang 等13提出，医生可通过及时回复来提高患者的满意度以及在线问诊的服务质量，尤其是当患者咨询死亡率较高或严重影响生命质量的疾病时，更关注医生回复的及时性。本研究在进行文本挖掘时发现，大部分给予差评的患者提到了“回复慢”“回复不够及时”“过很久才回复”等词条。可见，医生回复不及时会大大降低患者的满意度。基于此，本研究提出以下假设。H3：在线医患交互中，医生及时回复是影响患者满意度的保健因素。2.2.3 医生态度友好与患者满意度已有研究11表明，在线上问诊过程中，医生态度友好能促进医患之间的信任，提高患者满意度。谭鸿瀛8研究发现，在引起患者不满的因素中，13.18%是医生服务态度。基于此，本研究提出以下假设。H4：在线医患交互中，医生态度友好是影响患者满意度的保健因素。2.2.4 医患交流次数与患者满意度已有研究13，18指出，医患交流频率可以显著影响患者对在线问诊的满意度。在线问诊中，患者在不同的交互阶段有不同的需求。交互前期，患者以信息需求为主，后期则以情感需求为主1，19。若医患交流次数不足，患者的需求就无法得到满足。基于此，本研究提出以下假设。H5：在线医患交互中，医患交流次数是影响患者满意度的激励因素。2.2.5 医生回复框平均字数与患者满意度医患交流的深度除了可以通过交流次数体现外，还可以通过医生回复框平均字数体现18。若医生给患者回复的内容过少，会导致患者对信息理解困难，可能会增加焦虑8。已有研究表明，得到患者一般评价的医生与得到患者好评的医生相比，差距往往不在于专业知识，而在于沟通能力，如回复字数多少等4。基于此，本研究提出以下假设。H6：在线医患交互中，医生回复框平均字数是影响患者满意度的激励因素。基于以上假说，本研究构建患者在线医疗满意度影响因素模型（见图 1）。图 1 患者在线医疗满意度影响因素模型保健因素 医生信息支持（H1）医生及时回复（H3）医生态度友好（H4）激励因素 医生情感支持（H2）医患交流次数（H5）医生回复框平均字数（H6）控制变量 疾病种类（儿科）问诊方式（图文问诊）医院等级（三甲）服务价格（医生平均服务价格）患者满意度 满意 一般 不满意双因素理论医患交互对患者在线医疗满意度的影响研究 吴桂萍等53卫生经济研究 2023 年 3 月第 40 卷第 3 期总第 431 期表 2 描述性分析与 Kruskal Wallis 非参数秩和检验结果项目是否信息支持/人（%）是否及时回复/人（%）是否态度友好/人（%）医患交流次数/次医生回复框平均字数/字是否是否是否是否不满意72（14.5%）687（38.6%）116（10.5%）643（54.8%）349（23.0%）410（54.2%）434（25.3%）324（57.9%）27（1643）40（2567）一般135（27.3%）624（35.0%）235（21.3%）524（44.7%）435（28.6%）323（42.7%）539（31.4%）220（39.3%）29（1845）40（2566）满意288（58.2%）471（26.4%）753（68.2%）6（0.5%）735（48.4%）24（3.2%）743（43.3%）16（2.9%）34（2252）51（2982）2191.0251209.634486.739346.42257.42126.964P值0.010.010.010.010.010.01是否情感支持/人（%）表 1 变量测量方法3 资料与方法3.1 研究对象基本情况我国某知名医疗平台成立于 2011 年，是最早开启在线问诊服务的平台之一8。截至 2020 年底，该平台已积累用户 1.4 亿人，超过 63 万公立医院执业医师入驻平台，累积服务患者超 4 亿人次，积累健康档案数据 3亿多条，客户满意度达到 98%20。该平台按“满意”“一般”“不满意”三种评价类型展示患者的所有评论，同时在征得患者同意的情况下，向公众公开医患在线交互的详细过程。基于此，本研究选择该平台作为数据来源。3.2 数据收集本研究针对一名医生的三种评价类型（满意、一般、不满意）随机获取三条咨询记录，时间跨度为 2021 年 3月至 2022 年 4 月，最终得到 759 名医生的 2277 份医患交互数据，其中三种评价类型的数据各 759 份。已有研究证明，疾病严重程度6、问诊方式14和服务价格21对患者满意度具有显著影响。为了减少其他因素的干扰，本研究对数据的纳入标准作以下处理：疾病种类为儿科，医院等级为三甲，问诊方式为图文问诊，服务价格为医生平均服务价格。3.3 变量测量本研究以每条咨询记录作为数据分析单位，由咨询过程与咨询结束后患者的评价构成。在咨询过程中收集的维度有：医生是否情感支持、医患交流次数、医生回复框平均字数。在患者评价中收集的维度有：医生是否满足患者信息需求、是否态度友好、是否及时回复（见表 1）。变量类型变量测量方法因变量满意度类别平台将患者满意度评价分为“满意”“一般”“不满意”，1=不满意、2=一般、3=满意医生是否情感支持医生在一次问诊服务中是否在语言上给予患者安慰与关怀，1=是、0=否医生是否信息支持在一次问诊结束后，患者评语中是否出现“医生有经验有专业”“建议很有帮助”“解答清晰明了”“消除了我的疑惑”，1=是、0=否医生是否及时回复在一次问诊结束后，患者评语中是否出现“医生及时回复”，1=是、0=否医生是否态度友好在一次问诊结束后，患者评语中是否出现“医生态度友好”，1=是、0=否医患交流次数在一次问诊过程中，医生和患者交流的次数，对每位医生的三种评价类型各随机选取 3 条记录医生回复框平均字数在一次问诊过程中，医生回复框平均字数=医生回复总字数/医患交流次数控制变量疾病类型数据纳入为儿科医院等级数据纳入为三甲问诊方式数据纳入为图文问诊服务价格数据纳入为医生平均服务价格自变量3.4 分析方法采用 SPSS 24.0 软件对获得的数据进行描述性分析、非参数秩和检验以及多元 Logistic 回归。4 结果4.1 描述性分析与非参数秩和检验本研究有计量、等级和计数三种变量类型，参数检验的变量类型为计量资料，且需符合正态分布和方差齐性等要求，条件较为苛刻，因此选择使用范围更广的非参数检验22。结果显示：医生是否情感支持、是否信息支持、是否及时回复、是否态度友好、医患交流次数和医生回复框平均字数 6 个因素在不同组别中（不满意组、一般组、满意组）具有显著性差异（P0.01）（见表 2）。4.2 多元无序 Logistic 回归以满意度类别为因变量，医生是否情感支持、是否信息支持、是否及时回复、是否态度友好、医患交流次数和医生回复框平均字数为自变量，进行多元 Logistic 回归分析（见表 3）。用 ROC 曲线对模型进行评估，以曲线下面积（AUC 值）来评价模型效果。当 AUC0.5 时，AUC越接近于 1，说明诊断效果越好。本研究 AUC 值为0.953，接近 1，说明模型真实可靠（见图 2）。医患交互对患者在线医疗满意度的影响研究 吴桂萍等54卫生经济研究 2023 年 3 月第 40 卷第 3 期总第 431 期由表 3 可知，与满意组相比，在不满意组中医生没有给予患者信息支持导致患者不满意的概率是医生给予患者信息支持后患者仍不满意概率的 2289.245 倍；医生不及时回复患者导致患者不满意的概率是医生及时回复患者后患者仍不满意概率的 114.841 倍；医生服务态度不好导致患者不满意的概率是医生服务态度友好患者仍不满意概率的 44.594 倍；医生没有给予患者情感支持导致患者不满意的概率是医生给予患者情感支持后患者仍不满意概率的 4.577 倍；医生回复框平均字数每提升一个单位，患者不满意的概率就会降低 0.3%；医患交流的次数每提升一个单位，患者不满意的概率就会降低 1.5%。OR 值在疾病研究中用作相对危险度的估计，当OR1 时，代表该因素为危险因子，OR 值越大代表患有某种疾病的可能性越大23。在本研究中，OR 值排列前三的危险因子分别是：医生没有对患者信息支持、不及时回复和态度不够友好，反映出医生信息支持、及时回复和态度友好的缺失会引起大量患者不满意。结合保健因素的定义可知，医生信息支持、及时回复和态度友好是影响满意度的保健因素。同理，医生情感支持、医生回复框平均字数和医患交流次数对满意度的影响不大（OR值较小），即使缺乏也不会引起大量患者不满意，但如果存在，会提高患者满意度，符合激励因素的定义。因此，医生情感支持、医生回复框平均字数和医患交流次数是影响满意度的激励因素。综上，本研究所有的假设都得到验证。5 讨论5.1 激励保健因素本研究发现，影响患者满意度的保健因素有医生信息支持10、医生友好态度24、医生及时回复；激励因素除了医生的情感支持10外，还有医患交流次数和医生回复框平均字数。保健因素的 OR 值远大于激励因素，说明保健因素对患者满意度的影响更大，是患者在线医疗的基本需求，激励因素作为成长需求则需在满足基本需求的前提下才能提高患者满意度。5.2 医患双方行为对患者满意度的影响患者对在线医疗是否满意，不仅取决于医生的问诊表现，也取决于患者的反馈行为。一是信息支持需要医患双方共同努力。患者不仅需要为医生提供充分而准确的诊断线索（如诊断图片、化验单等），还需具备一定的医学知识，这样才能准确地理解医生的提问和建议；医生在问诊时需要为患者分析病因、解释诊断依据、给出可操作性建议等，这样才能排除患者信息解读的障碍。二是情感支持在多数情况下也需医患双方共同给予。在收集医患交互数据时发现：若医生在沟通中主动性不足、缺乏情感安慰，会引起患者不满；患者若对医生不够信任和尊重，质疑甚至对医生人身攻击时，医生同样也会产生不满。三是患者对医生服务态度和回复速度方面不满的原因主要是：患者不能体谅医生因任务繁重而无法做到及时回复的苦衷；医生没有理解患者的担忧和焦表 3 多元 Logistic 回归结果（对照：满意组）组别变量B（回归系数）WaldP值OR(95%CI)不满意组截距-4.867164.9820.000-不信息支持7.736290.3720.0002 289.245(940.2915573.422)不及时回复4.744283.7420.000114.841(66.129199.434)态度不友好3.798129.3370.00044.594(23.17685.806)不情感支持1.52128.4570.0004.577(2.6178.004)医生回复框平均字数-0.0033.2550.0410.997(0.9931.000)医患交流次数-0.01537.8250.0000.986(0.9810.990)一般组截距-2.90178.7440.000-不信息支持6.551220.6500.000700.165(294.9771 661.933)不及时回复4.110234.4300.00060.931(36.005103.114)态度不友好3.20297.5630.00024.584(13.02346.410)不情感支持0.91713.0320.0002.501(1.5214.115)医生回复框平均字数-0.0056.8370.0090.995(0.9920.999)医患交流次数-0.00915.6080.0000.991(0.9870.996)1.00.80.60.40.200.20.40.60.81.0图 2 ROC 曲线诊断图敏感度AUC：0.953参考线特异性医患交互对患者在线医疗满意度的影响研究 吴桂萍等55卫生经济研究 2023 年 3 月第 40 卷第 3 期总第 431 期虑，对延时回复没有作出解释。6 建议（1）对医生而言，可以通过提高问诊技巧来提高患者满意度。例如信息支持方面，建议医生向患者提供诊断依据、病因解释等详细信息；在服务态度上，医生应以开放平等的态度与患者沟通，而不是以家长或者老师的口吻；在回复速度上，当患者等待时间过长时，医生可以适当作出解释，有利于良好医患关系的维持10；情感支持是患者满意度的激励因素，医生应积极地回应患者。此外，增加医生与患者沟通的次数和医生回复框字数有利于提高患者满意度。（2）对患者而言，首先需意识到在线医疗的局限性，将期望控制在合理范围。其次，患者需要积极配合医生，向医生提供充分的诊断图片或者清晰地描述症状。最后，医生也期待得到患者的肯定和尊重，因此患者应积极反馈医生，注意沟通礼仪，不能因匿名的网络环境而随意批评指责医生8。（3）对医疗 APP 设计者而言，需要不断完善医患交互功能。例如，可以在问诊过程中提醒医生对患者进行情感支持；在患者等待时间过长时，可以为患者推送相似的诊疗案例和专业信息，这样一方面能够安抚患者，减少患者的焦躁情绪，另一方面可以帮助患者补充相关知识和了解专业术语，提高医患沟通效率，从而提升患者满意度。需要说明的是，本研究主要存在两个方面的局限性。一是限于平台的保护隐私政策，未能获得患者性别、年龄、职业等个人信息，而这些信息很有可能对患者在线医疗满意度有重要影响。二是研究数据仅来源于一个平台，研究结果的普适性可能不够。参考文献1 曹博林，王一帆.沟通弥合与患者感知:基于链式中介模型的线上医患交流效果研究J.现代传播（中国传媒大学学报），2020，42（8）：54-63.2 Nouri R,Kalhori S R N,Ghazisaeedi M,et al.Criteria for assessing thequalityofmHealthapps:asystematicreviewJ.JournaloftheAmericanMedicalInformaticsAssociation,2018,25(8):1089-1098.3 Akter S,D Ambra J,Tay P,et al.Modelling the impact of mhealthservice quality on satisfaction,continuance and quality of lifeJ.Behaviour and Information Technology,2013,32(12):1225-1241.4 王若佳，张璐，王继民.基于扎根理论的在线问诊用户满意度影响因素研究J.情报理论与实践，2019，42（10）：117-123.5 张泽洪，熊晶晶.互联网医疗服务供给的主体驱动因素J.河海大学学报（哲学社会科学版），2022，24（1）：38-46,110.6Chen S,Guo X,Wu T,et al.Exploring the online doctor-patient interaction on patient satisfaction based on text mining and empiricalanalysisJ.InformationProcessing&Management,2020,57(5):16.7 陈文静，臧运森，周国仁.“互联网+”背景下医患关系新变化及发展建议J.中国医院管理，2019，39（12）：68-69.8 谭鸿瀛.医患交互数据驱动的移动问诊用户服务评价影响机制研究D.北京：北京邮电大学，2021.9 Frederick H，Bernard M，Barbard B S，et.al 赫茨伯格的双因素理论M北京：中国人民大学出版社，200910 晏梦灵，张佳源.医生的信息-情感交互模式对移动问诊服务满意度的影响基于“激励-保健”理论的分析J.中国管理科学，2019，27（9）：108-118.11 张建洁，李金林，曹雪丽.患者就医满意度影响因素的实证分析J.北京理工大学学报（社会科学版），2018，20（1）：102-109.12 Zhou L,Bao J,Watzlaf V,et al.Barriers to and facilitators of the useof mobile health apps from a security perspective:Mixed-methodsstudyJ.J MIRmHealthanduHealth,2019,7(4):e11223.13 Yang H,Guo X,Wu,T.Exploring 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