數據驅動醫院管理決策的影響因素研究

李 茵，牟冬梅,2，楊鑫禹，于洗河

1吉林大學公共衛生學院，吉林長春，130021； 2吉林大學第一醫院，吉林長春，130021

隨著醫療行業行政、臨床、科研等數據的大量累積，單純基于經驗的決策難以適應現代化醫院管理的需求，數據驅動決策逐漸得到醫院管理者的重視和應用[1-3]。研究表明，數據質量、分析人員作用、管理者支持和外部環境等是影響數據驅動醫院管理決策的因素[4]。但是目前主要集中于定性研究，對于大樣本的研究證據有限，且對影響程度的量化不足。因此，研究以醫院管理者群體為研究對象，分析其在決策中對數據的感知情況及影響因素，量化影響程度，揭示影響因素間相互關系，為改善數據驅動醫院管理決策提供啟示以提高醫院管理的質量和效率。

1 研究假設與理論模型

整合技術接受和使用模型(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT)認為，績效期望、努力期望和社會影響3個核心自變量會通過使用意愿間接影響使用行為；便利條件作為另一個核心自變量，會對用戶的使用行為產生直接影響[5]。研究顯示，UTAUT模型對用戶接受行為具有較高的解釋度[6]。結合數據驅動醫院管理決策的過程，以UTAUT模型為基礎，在與醫院管理者群體進行訪談后，提出假設，構建了數據驅動醫院管理決策的影響因素假設模型，該模型選取了UTAUT模型中的預期結果和努力期望2個核心變量，并將數據質量、數據分析人員作用和數據外環境條件作為促進條件，感知風險和抵制變化作為阻力條件引入到模型中，各變量含義及研究假設如下所示。

①預期結果：管理者使用數據希望獲得工作績效的程度。這一影響因素體現了在進行決策過程中，管理者期待數據信息能夠給自己帶來的用處并因此產生使用意愿。基于此，提出研究假設：

H1：預期結果對醫院管理者在決策中對數據的使用意愿產生正向影響。

②努力期望：管理者對醫療數據的感知理解程度和使用過程中需要付出的努力程度。

H2：努力期望對醫院管理者在決策中對數據的使用意愿產生正向影響。

③促進條件：數據質量、數據分析人員的能力[7-9]、社會影響、法律法規建設和醫院信息化環境等[10-11]都會對用戶的意愿及使用行為產生影響。

H3：促進條件對醫院管理者在決策中對數據信息使用意愿產生正向影響。

H4：促進條件對醫院管理者在決策中對數據信息使用行為產生正向影響。

④阻力條件：管理者對依靠數據做決策的風險性存在一定擔憂會影響管理者的使用。Koivum?ki T[12]、賴玉珊[13]和胡德華[6]等人的研究證明感知風險阻力因素對于用戶的使用意愿具有重要影響。

H5：阻力條件對醫院管理者在決策中對使用意愿產生負向影響。

⑤使用意愿和使用行為：利用數據來指導決策的意愿、想法。使用意愿受到諸多因素影響，對使用行為產生重大影響，Vanneste D認為行為意愿是使用行為的直接決定因素[14]。

H6：使用意愿對使用行為產生正向影響。

構建數據驅動醫院管理決策影響因素理論模型。見圖1。

2 資料來源與方法

2.1 研究對象

研究對象為各級醫院的各層級管理者，涉及人群包括醫院專職的行政工作人員，兼職擔任一部分管理工作的臨床工作人員。

圖1 數據驅動醫院管理決策價值的影響因素模型

2.2 研究方法

2.2.1 問卷編制與質控。根據研究假設和理論模型，在參考大量相關研究和成熟量表的基礎上，編制調查問卷。最終調查問卷分為調查對象基本情況部分和影響因素測量部分，采用Likert 5級量表，數值取值為1-5，包括完全不符合、不符合、一般、符合和非常符合5個選項。針對編制的調查問卷，邀請專家做面對面訪談，征詢專家對問卷的題目設計建議。問卷設計完成之后，選取100名調查對象進行預實驗，經信度和效度檢驗分析后對題目進行修正，最終形成含有邏輯校驗的38道題目的調查問卷。見表1。

2.2.2 數據的收集。采用滾雪球抽樣的方式進行問卷調查。首先隨機選擇部分醫院管理者通過“問卷星”填寫調查問卷，然后以受訪者發送調查問卷鏈接至其推薦的醫院管理者進行填寫的方式來收集數據。同時通過控制答題時長、答題完整性和答案的邏輯性等方面來保證問卷質量。研究共回收450份問卷，剔除填寫不完整、時長過短或邏輯不符的問卷，最終有效問卷421份，有效率93.56%。

2.3 統計學方法

研究采用SPSS 24.0進行描述性統計分析，利用AMOS 21.0軟件構建數據驅動醫院管理決策影響因素的結構方程模型，探討影響因素對數據驅動醫院管理決策的影響。

3 結果

3.1 描述性分析

調查對象共421人，對基本情況進行的描述性統計如表2所示。

3.2 問卷的信度與效度分析

采用Cronbach's alpha系數檢驗問卷的信度得到總體的Cronbach's alpha系數為0.965，每個維度 Cronbach's alpha系數在0.855-0.965之間，顯示問卷信度屬于比較理想的結果。見表1。

表1 量表內容及信度分析結果

表2 參與問卷調查的醫院管理者特征統計

采用因子分析方法對模型和問卷進行結構效度分析。其中KMO=0.964>0.9，數據整體適合用因子分析；經Bartlett's球形檢驗，χ2=19677.909，自由度=946，P<0.001，說明各變量間存在顯著相關性。通過AMOS 21.0進行驗證性因子分析，六個測量模型中的標準化因子載荷量均大于0.7，達到理想狀態；多元相關系數平方(SMC)的值在0.534-0.852之間，影響力在中度以上；組成信度(CR)值在0.858-0.964之間，均大于0.7；平均方差萃取量(AVE)在0.669 - 0.745之間，大于0.5，屬于可接受范圍，說明測量模型的收斂效度較好；計算AVE值發現每一個維度的區別效度(AVE的平方根值)大于其他相關構面的相關，具有區別效度，顯示各個潛在變量具有良好的內在擬合性，所以測量問卷通過效度檢驗。見表3和表4。

表3 收斂效度分析表

表4 區別效度分析表

3.3 結構方程模型的構建與評價

選取適配度指數(GFI)、調整后適配度指數(AGFI)等指標檢驗模型的擬合程度，最終模型適配度見表5。最終模型各指標均達到理想標準，擬合度良好。

模型及標準化系數見圖2，路徑的參數估計值結果見表6。根據路徑分析結果，所涉及的主要變量均得到證實，研究假設驗證結果匯總如表6所示。根據路徑系數大小可以得出結論：促進條件、努力期望和預期結果正向影響使用意愿，其中預期結果的影響力最強，其次是促進條件和努力期望；阻力因素對使用意愿產生負向影響；使用行為受到使用意愿和促進條件的正向影響，使用意愿對使用行為的影響力要高于促進條件。

表5 標準化路徑分析模型的適配度檢驗摘要

表6 路徑模型參數估計值結果

圖2 路徑模型及標準化系數

4 討論

4.1 醫院管理者對數據使用的預期結果越高，使用意愿越強

預期結果與使用意愿之間的路徑系數為0.36，表明管理者的預期結果對其使用意愿產生顯著的正向影響。如果管理者認為利用醫院積累的數據支持決策能夠減少人為判斷的失誤，提升醫院管理的效率和科學性，他們就會產生利用數據和使用數據的想法。而信任數據、肯定數據分析的價值，對預期效果滿意度高會促使管理者的使用意愿更加強烈。

4.2 醫院管理者使用數據時所付出的努力和成本越小，使用意愿越強

努力期望與使用意愿之間的路徑系數為0.19，P值小于0.010，努力期望對使用意愿呈現正向影響，多位學者在信息技術的采納研究中通過實證研究均證實了這一正向影響作用[24-26]。管理者在使用數據的過程中，操作的易用性和可用性，以及為了獲取及時、可信賴的數據而需要付出的努力影響著管理者的使用意愿。而且付出的努力和成本越小，這種使用意愿就會越強。所以，加強醫院管理者培訓促使他們獲得一定的數據分析和使用能力，可以減少管理者付出的成本，進而提高管理者對數據的使用意愿。

4.3 風險感知和抵制變化導致醫院管理者數據使用意愿降低

阻力因素對管理者使用意愿的標準化路徑系數為-0.13，P值小于0.001，說明阻力因素越大，管理者的使用意愿越低，與研究假設一致。阻力條件包括管理者使用醫院數據進行管理決策時對于其風險的感知與擔憂以及他們對新變革措施的抵制。感知風險越大，使用意愿越低。抵制變化程度越高，使用意愿越低。阻力因素是影響醫院管理者決策時數據使用的重要因素之一。提高數據的安全性和保密性，同時充分挖掘影響管理者使用的其他阻力因素，并采取針對性的措施降低影響程度，能夠促進管理者決策時對數據的使用。

4.4 數據質量、數據分析師和數據外環境等促進因素會提高醫院管理者數據使用意愿

促進因素對管理者使用意愿和使用行為的標準化路徑系數分別為0.28和0.27，P值都小于0.001，達到顯著檢驗水平。促進因素主要包括數據質量、數據分析師和數據外環境。數據質量是決定數據可以作為醫院管理決策依據的首要條件，管理者會對數據內容本身進行衡量和判斷。質量較高將會增加管理者對于數據的信賴性，進而增加數據的使用意愿。在此基礎上，數據的使用和分析也很重要。在將數據轉化為數據資源，發揮數據價值的過程中，了解醫院業務的數據分析師將會起到關鍵性作用。發揮數據分析師在醫院管理決策中的作用，對提升決策質量具有重要意義。數據外環境會對管理者產生導向作用，影響管理者在決策過程中的數據使用意愿，如果外部環境是積極的，高層領導、同事和行業大環境對數據的信賴程度較高，管理者利用數據制定決策的行為會顯著增多。

4.5 醫院管理者的數據使用意愿能夠促進其使用行為

使用意愿與使用行為間的標準化路徑系數估計值是0.68，P值小于0.001，說明兩者之間存在著顯著正向相關關系。使用意愿在主觀上直接決定了決策中的數據使用行為。提高數據質量，提供舒適的使用環境，增加管理者在數據分析方面的培訓，最大限度地提高管理者的使用意愿，能夠有效促進管理決策中數據的使用程度，增強決策科學性，最終提升醫療服務質量。