在线医疗社区中患者择医行为影响因素研究综述_张小菜.pdf

江苏商论2023.8在线医疗社区中患者择医行为影响因素研究综述张小菜（昆明理工大学 管理与经济学院，云南 昆明650504）摘要：在线医疗社区打破了时间和空间的限制，可为患者提供便捷、高效的在线问诊、远程医疗等服务，可以有效缓解医疗资源紧缺与日益增加的健康需求矛盾问题。但究竟哪些因素会影响患者的择医行为，目前还缺少系统性的研究。本文对患者的择医行为影响因素进行了系统性研究，可为患者的医生选择决策和在线医疗社区平台的可持续发展提供参考建议。关键词：在线医疗社区；择医行为；影响因素；综述中图分类号：F71文献标志码：A收改日期：2023-06-27作者简介：张小菜，昆明理工大学管理与经济学院硕士研究生，研究方向为在线医疗社区用户行为。本文所有作者授权本刊，无偿同意中国知网等网络平台的数字化应用以及新华文摘报刊复印资料的转载和摘编，如有法律代理和第三方网络平台电子使用应征得本刊的同意。热点探讨 一、引言现代信息技术的迅猛发展使得互联网与医疗领域开始跨界合作，促进了“互联网+医疗“的发展。目前，通过网络搭建在线医疗服务平台的在线医疗社区已形成。在线医疗社区不仅为用户提供健康信息、交流疾病相关治疗经验和寻求情感支撑的渠道，同也为患者寻找医生创造了一种新的重要方式。此外在线医疗社区打破了时间和空间的限制，整合了实体医院的医疗卫生资源，改善了医疗资源稀缺及其分布不均衡等问题，从而有助于缓解人们日渐增长的医疗需求同医疗资源不平衡的矛盾和看病难的问题。本文以“患者择医行为”为研究对象，以中国知网、Web of Science和好大夫在线平台为数据来源，以回归分析方法为主，对国内外与在线医疗社区患者择医行为相关的文献进行收集、整理和分析。从研究理论、研究方法和影响因素三个方面对患者择医行为进行研究。研究发现，信任相关理论和信号理论是在线医疗社区中患者择医行为研究的主流理论流派。影响患者择医行为的因素可分为直接因素和间接因素。虽然中国在线医疗行业起步较晚，但却发展快速。据国家卫健委统计，20162020年中国互联网医院数量从17家增加到577家。中国移动医疗用户人数也在不断上升，据iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2020年中国移动医疗用户规模达到6.61亿人。可见中国在线医疗行业正在快速发展，同时使用互联网医疗的用户也在不断增加。近两年来，由于新冠疫情的冲击，越来越多的患者开始选择加入在线医疗社区，寻求医疗服务。然而，一系列的问题也随之即来。首先，与传统医疗相比，在线医疗社区中有着十分丰富多样的医生在线信息，这造成了一定的信息负载，使患者很难从众多信息中抽取重要信息为医生选择决策提供支撑。其次，在虚拟的网络环境中患者面临着高度的不确定性和信息不对称，导致难以选择合适的医生。最后，由于在在线医疗社区中的患者无法直接与医生进行面对面沟通，患者难以了解医生服务的真实情况，进一步加大了患者的医生选择困难。那么究竟哪些因素会影响在线医疗社区患者的医生选择决策？它们的影响机制又如何？这些问题显得至关重要。为了回答这些问题，本文系统地回顾了国内外相关研究理论、方法、影响因素，以期为这些问题提供参考和借鉴。二、文献检索为了完成研究课题，作者于2022年1月1日在中国知网专业检索中以主题=(择医行为+患者选择+患者购买决策+患者选择决策+在线口碑+购买决策)(互联网医疗+在线医疗服务+在线健康社区+在线医疗社区+网络健康信息服务)搜索相关文献，122DOI:10.13395/ki.issn.1009-0061.2023.08.034江苏商论2023.8图1文献类型表1研究理论研究理论频次信任相关理论-8信号理论-15?7服务质量理论15?16?3刺激-机体-反应（SOR）模型17?18?3详尽可能性模型16?2其他19?-24?1 热点探讨 总共获得25篇文献。在Web of Science核心数据集和中国科学引文数据库中以主题=(patient choice+physician choice+health consumers physician selec-tion intentions+patient selection)(online healthcarecommunities)搜索相关文献，总共获得93篇文献。由于文献可能存在重复、无法获取全文或与研究主题不相符等问题，因此本文将文献导出后，通过对文章的标题、摘要、全文进行浏览，筛选出符合本文研究主题的文献。纳入标准如下：（1）研究的主要对象是在线医疗社区；（2）研究主题或内容是患者的选择或患者决策过程；（3）能获取全文；（4）定性、定量及混合研究方法的文章。排除标准如下：（1）排除重复或相似的研究；（2）没有任何实践、理论或统计证据的研究。经过筛选后，最终对33篇文献进行详细阅读，归纳和总结出本文研究问题的主要结论。三、患者择医行为研究的相关理论和方法（一）相关理论根据文献梳理，可以发现当前国内外有关在线医疗社区中患者择医行为研究所涉及的理论可以分为6大类：信任相关理论、信号理论、SOR模型、精准可能性模型、服务质量理论和其他。具体情况如表1。通过表1可以看出，在线医疗社区患者择医行为研究中常用的理论有信任相关理论、信号理论、服务质量理论、SOR模型和精准可能性模型等。其中信任相关理论中的信任理论、信任源理论和信任传递理论使用频次较高。（1）信任相关理论。该理论从医患信任视角出发，常把在线医疗社区中患者对医生的信任分为能力信任、诚实信任和善良信任，强调患者对医生的信任会影响患者的医生选择决策。（2）信号理论。该理论包含三个部分：信号发送者、信号和信号接收者，该理论认为在信息不对称的情境下，处于信息优势的一方可以向处于信息劣势的一方发送可观测的信号，以传递不可观测的信息，从而减少双方的信息不对称。在医疗服务领域中，由于患者缺少专业的医学知识背景，常常处于劣势地位，因此该理论认为处于优势地位的医生可以向患者提供一些信号，进而减少医患间的信息不对称，从而增加被患者的选择可能性。（3）服务质量、功能质量理论。在在线医疗社区情境中，技术质量是指医疗服务的实际效果，而功能质量是指患者在实际医疗服务过程中的服务感受，该理论认为技术质量和功能质量都会对患者的医生选择产生影响。（4）SOR模型。该模型说明了外部环境通过影响个体的心理状态来影响个体的态度或行为，常用于分析消费者的行为。而在互联网医疗社区背景中，医生主页的信息通常被认为是一种外部刺激，使患者这一有机体产生信任，进而使他们对医生做出选择，即反应。（5）详尽可能性模型（ELM）。在患者择医行为研究中，学者们通常把医生服务质量作为中心路径，而把医生的在线口碑作为边缘路径，探究患者择医行为的影响因素。除了以上5个常使用的理论或模型外，在在线医疗社区患者择医行为研究中也会使用整合技术接受模型、医患沟通理论和自我决策理论等理论。（二）研究方法1.文献类型。以实证和非实证为标准对文献的研究类型进行整理和归纳，得到图1。通过图1，可以看出在选定的研究文献中，30篇（90.9%）文献是采用实证的研究方法；仅有3篇（9.1%）文献是非实证类型。可以发现在研究在线医疗社区患者择医时，现有研究多以实证研究方法为主。2.数据收集方法。通过对文献中的数据来源进行梳理和归纳，得到在线医疗社区中患者择医行为研究中常使用的数据收集方法，具体如表2。由表2可以看出，在33篇文献中，有26篇（78.8%）文献的数据是通过网络爬虫获取，其中有24篇（72.7%）文献是以好大夫官网为研究对象。有4篇（12.1%）文123江苏商论2023.8表2数据收集方法表3数据分析方法数据分析方法频次回归分析-11?13?15?16?19?20?22?-24?28?-31?33?35?21结构方程17?2混合12?18?21?34?36?8其他14?32?2数据收集方法频次网络爬虫-13?15?16?18?-22?24?28?-33?26调查问卷17?23?34?35?4混合1其他14?36?2 热点探讨 献是利用调查问卷来收集数据。还有1篇（3%）文献是先通过眼动追踪收集到影响患者选择医生的因素，再通过调查问卷收集数据进行验证。而其中还有2篇（6.1%）文献是通过其他方式获取数据，如仿真模拟。综上，当前绝大多数在线医疗社区中患者择医行为研究的数据是通过网络爬虫获取。（三）数据分析方法为更好地了解在线医疗社区中患者择医行为研究中常使用的数据分析方法，对文献中的数据分析方法进行梳理和归纳，得到表3。由数据分析方法表3可以看出，在选中分析的33篇文献中，有21篇（63.6%）的文献是使用回归分析方法，具体有最小二乘法、Logistic回归和对数线性回归等。有2篇（6.1%）的文献采用结构方程方法，比如PLM-SEM和AMOS。还有8篇（24.2%）的文献采用混合方法分析患者的医生选择问题，例如有学者同时使用回归分析和结构方程分析患者的择医行为。还有部分文献将机器学习或深度学习技术引入到患者择医行为研究中，如将LDA主题分析方法、情感分析和多元回归分析相结合或者最小二乘法和Face+人脸识别技术相结合来深入探究患者的医生选择。通过文献的梳理发现在在线医疗社区患者择医行为研究中，学者多采用回归分析方法，而随着机器学习和深度学习的快速发展，也有部分学者将该类方法引入到患者择医行为研究中。四、影响患者择医行为的因素对在线医疗社区中患者择医行为的影响因素，按其对患者医生选择的影响方式角度划分为直接因素和间接因素。直接因素会直接对患者的医生选择产生影响；间接因素虽不会直接影响患者的选择，但是会促进或抑制患者的医生选择。（一）直接因素1.医生的可信度。医生的可信度是指医生通过在线医疗社区中的主页信息向患者所传递出的一种信任信号。这种信任信号是影响患者择医的重要因素。Mcknight等人将患者对医生感知到的信任分为三种：能力、善意和诚实信任。能力信任是指通过医生所拥有的专业技能所传递的一种信号，通常通过医生的职称、所在医院等级、医院所在城市等级等指标来测量。医生的职称、医院等级和城市等级越高，代表医生的专业能力越强。善意信任是指医生是否会站在患者的角度，为患者做出一些有益的事情，常通过医生发表文章数、医生回复频次、医生愿意开通服务数量等指标进行测量。发表文章、医生回复频次和医生开通服务数量越多的医生，越能体现出该医生的善意与仁爱之心。诚实信任是指医生所传递出的一种正直、诚实的信号，多利用医生简介所揭露的信息程度来衡量，如有无医生头像、执业经历等信息，揭露自我信息越多的医生，越能表现出医生的诚实之心。在选中分析的文献中有6篇（18.2%）文献发现能力信任会显著影响着患者的医生决策15?30?33?。6篇（18.2%）文献报告了患者对医生感知的三种信任都会对患者的决策产生影响11?18?。还有其他学者将医患信任分为认知信任和情感信任。认知是指医生的技能、知识和能力，而情感信任是指患者对医生的仁慈的感受，发现这两者信任都会促进患者的医生选择，其中情感信任显得更为重要。2.医生服务质量。医生服务质量是指患者对医生的服务过程体验和服务结果的感受，可以通过患者的评论、满意度、服务星等指标衡量。在卫生服务中，服务质量通常被认为与用户行为意向密切相关38、39。因此，医生服务质量优劣会决定患者是否选择或再次选择该医生。在研究文献中有10篇（30.3%）文献研究发现医生的服务质量与患者的医生选择有关12?-14?16?17?20?21?30?。如Cao X等人和陆泉等人发现服务质量能够正向影响患者的选择。林瑛妮则认为服务质量对线上线下患者的择医行为有不同的影响程度。3.医生在线口碑。医生在线口碑是指患者在与医生互动后对医生的诊疗过程的评价或反馈信息。在线下就医中，患者可以从家人或朋友那里获得有关某个医生的推荐。而在线医疗社区中，系统根据医生已接诊的患者的评价信息，自动生成医生的在线口碑信息，如感谢信、虚拟礼物、综合推荐热度、投票人数、评论次数等信息，为其他患者的择医提供参照。在研究的33篇文献中有23篇（70%）文献124江苏商论2023.8 热点探讨 报告了患者的医生选择问题会受到医生在线口碑的显著正向影响-11?13?15?-19?21?24?28?29?31?33?36?。超过2/3的文献都发现了医生的在线口碑会影响患者的选择，可见医生在线口碑在患者的医生选择中起着至关重要的作用。4.医生在线努力。医生的在线努力是指医生在单位时间内“花费”在某一行为上的能力。在线医疗社区中医生主页的医生发表的文章数、回复病人的数量、医生回复长度、回复速度、知识贡献量等指标都可以测量医生的在线努力程度。研究中共有5篇(15.2%)文献与医生的在线努力有关11?13?15?。如唐坤孟等人在研究患者的在线医生团队选择时，发现团队回复速度和登录行为都会积极影响患者的选择。李宇飞认为医生的参与活跃度会正向影响该医生的患者数量。陆泉等人和杨化龙则发现医生的贡献值会显著影响患者的选择。5.个体差异和其他因素。个体差异是指患者之间的个性化差异，即对于同一医生，不同的患者会有不同的偏好选择。如黄阅微发现医疗服务平台的特征和患者自身的人口学变量都会影响到患者的选择，同时不同类型患者在选择在线医疗社区时考虑的因素也不同。Zhang Y等人则认为个人的来源经验、种族、信息偏好等因素均会对个体健康信息的互联网来源产生影响。此外，李梦宇等人研究了用户的社交网络和价格补贴对用户购买决策的影响，结果显示这两个因素会显著影响用户的购买决策。刘笑笑则是发现地理距离、文化差异和医疗资源差异会抑制患者的选择和参与。Strozzi F认为患者的选择是一个复杂的过程，不仅会受到医生声誉的影响，还会受到物理可及性和负担能力等因素的影响。（二）间接因素1.疾病风险和疾病知识。疾病风险通常是指由于患者自身所患疾病而带来的经济、生理、心理等损失的风险。患者在进行医生选择时，常常会受到自身所患疾病的风险和具有的疾病知识的影响。学者们通常根据死亡率将疾病风险分为高风险和低风险。如Cao X等人认为，疾病风险和疾病知识会降低医生电子口碑对患者的影响。患有高风险疾病的患者会更加关注医生的在线声誉，他们希望通过选择高声誉的医生来为自己提供咨询服务，从而获得高质量的治疗29?。曾宇颖和郭道猛有类似的发现，他们认为高疾病风险的患者会更倾向于选择能力强的医生。林瑛妮则是将医生服务质量细分为技术质量和功能质量，发现疾病风险高的患者更乐意选择技术质量高的医生，而疾病风险低的患者则更加愿意选择服务态度好的医生。也有学者发现，与低危疾病患者相比，高危患者在选择医生时会更加在意医生评论数。2.疾病类别。疾病类别是指疾病所属类型，学者根据疾病的发病率将疾病划分为常见病和非常见病。患有非常见病的患者，在自身疾病相关知识水平较低时会更希望选择高技术水平的医生，他们也更愿意为获得高质量的医生而付出较高的医疗成本19?。3.医生性别。在患者选择医生时，对不同性别的医生会有不同的偏好。Gong Y发现在在线医疗社区中医生性别能正向调节医生在线声誉与病患选择的关系，患者更乐意选择服务质量高的男性医生。五、总结和展望本文以国内外在线医疗社区中患者择医行为领域的文献为研究对象，利用定量与定性方法对该领域的常用研究理论、研究方法和影响因素进行分析和总结。对在线医疗社区中的患者择医行为有了深入地了解。（一）在线医疗社区患者择医行为影响因素研究总体述评1.理论层面。从研究理论来看，信任理论、信号理论、服务质量理论、SOR模型和详尽可能性模型是在线健康社区患者择医行为研究中常使用的理论。学者要么使用其中一个理论，要么交叉使用多个理论。可以发现当前的研究理论相对单一，缺少跨领域的系统性理论，未来可以在已有理论的基础上，结合医学、社会学、心理学等领域的理论展开研究，进一步丰富现有的理论框架。2.方法层面。从研究方法来看，当前在线医疗社区中患者择医行为研究多以实证研究为主，其中分析方法多以回归分析为主。但随着计算机技术的发展，也有学者将统计分析方法与机器学习、深度学习等方法相结合来研究患者的医生选择，可见采用混合方法进行研究已逐渐成为一种趋势。3.影响因素层面。从影响因素来看，研究发现医生的在线口碑、可信度、服务质量、在线努力是影响患者医生选择的关键因素，也有少数研究表明患者的个体差异因素也会影响其选择。此外患者的疾病风险和疾病知识等因素会对患者的选择产生抑制或促进作用。尽管现有研究发现了许多影响患者择医决策的因素，但也存在着许多不足。第一，研究视角多从医生角度出发，很少考虑患者相关的因素。少数虽考虑了患者的疾病风险、疾病知识等因素，但缺少考虑患者的患病时长、诊疗需求和患者自身125江苏商论2023.8 热点探讨 感知疾病严重程度等因素对患者择医的影响。第二，研究对象以单个在线医疗社区为主，在选中的33篇文献中仅有2篇文献是对比了两个不同在线医疗社区中患者的择医行为。但研究发现不同的在线医疗平台上，患者的选择可能存在差异性。第三，研究内容多以静态为主，虽然也有研究者采用纵向数据来研究患者的择医行为，但时间以年为单位，很难考察到患者短期内的动态择医行为变化，而多数患者的选择是短期内的一次性行为。（二）研究展望本文系统地梳理和总结了国内外在线医疗社区患者择医行为影响因素领域的相关文献，为今后该领域的实践和探究提供了参考。但本文也存在一些不足之处。本文在搜索英文文献时仅考虑了WOS核心数据集和中国科学引文数据库，而患者择医行为领域的研究范畴更加广泛。因此，其他数据库的样本也应考虑在内。另外，本文分析内容不够全面，未对该领域的文献进行聚类和主题演化分析。因此，在未来的研究中，可以扩大文献范围，并结合CiteSpace等软件对该领域进行更加全面、更加广泛、更加深入地分析。注释：Shan W,Wang Y,Luan J,et al.The Influence of physicianinformation on patientschoice of physician in mHealth servicesusing Chinas chunyu doctor app:eye-tracking and question-naire studyJ.JMIR mHealth and uHealth,2019,7(10):e15544.Gong Y,Wang H,Xia Q,et al.Factors that determine a Pa-tients willingness to physician selection in online healthcarecommunities:A trust theory perspectiveJ.Technology in 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choicebehavior.This article conducts a systematic study on the influencing factors of patients doctor selection behavior,which can providereference suggestions for patients doctor selection decisions and the sustainable development of online medical community platforms.Key words:online medical community;Medical choice behavior;Influencing factors;summarize 热点探讨 20-28+36.29?李立萍,吴红,沈丽宁.在线健康社区中患者寻求第二医疗意见影响因素探析J.医学信息学杂志,2020(07):9-13.30?刘箐,吴红,沈丽宁,徐娟.在线医疗社区中医生义诊行为对患者选择的影响研究J.医学信息学杂志,2019(03):10-16.31?罗鹏,吴红.医生信息、医院信息和患者选择-基于在线医疗社区的实证研究J.世界最新医学信息文摘,2018(24):254-256.32?李梦宇,刘咏梅,赵楠.价格补贴和社会网络对在线健康社区用户购买决策的影响J.中国卫生事业管理,2020(04):256-261.33?周露莎.在线医疗社区患者满意度挖掘及其对患者择医行为的影响研究D.武汉大学,2018.34?Sun N,Rau P L P,Zhong R.Understanding patientstrusttoward community healthcare providers under different primarycare settings in China:Impact of hospital ownership and regis-tration modeJ.Human Factors and Ergonomics in Manufactur-ing&Service Industries,2019,29(5):418-425.35?Zhang Y,Sun Y,Kim Y.The influence of 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