基于多群組結構方程模型的技術支持對基層醫療衛生機構職工滿意度影響研究*

成都中醫藥大學管理學院(611137) 陳 玲 吳穎敏

【提 要】 目的 實證研究“互聯網+醫療”背景下技術支持對基層醫療衛生機構職工滿意度的影響，為進一步提高職工服務能力，制定完善人才培養措施提供一定的政策建議。方法 問卷調查法獲取數據，運用結構方程模型分析技術支持對總滿意度的影響路徑，以專業為分組變量進行多群組分析驗證其調節作用。結果 結構方程模型顯示，技術支持對總滿意度無直接效應，但可通過崗位、工作量、職業發展空間影響總滿意度；多群組結構方程模型顯示，技術支持對總滿意度的影響受到專業的調節作用。結論 信息技術支持要結合具體的崗位業務、應用場景、職業發展等才能得到充分采納、效果提升；信息技術的設計應貼近工作場景，適度引領流程優化；針對不同專業的職業發展，需提供特色技術支持工具。

工作滿意度是指個體對其工作經歷的愉悅程度[1]。職工滿意度每提高3個百分點，顧客滿意度相應提高5個百分點[2]。國家衛生健康委2019年4月最新制定的《社區衛生服務中心服務能力標準(2018年版)》中，首次將職工滿意度納入到基層醫療衛生機構服務能力評價體系。因此研究基層醫療衛生機構職工滿意度對于提升職工服務能力，提高患者滿意度具有積極的現實意義。

基層衛生信息化是我國衛生信息化體系建設的根基，是實現分級診療、業務協同的基礎[3]。基層衛生信息化建設和發展能提高基層醫務人員醫療衛生服務能力，促進基層醫療衛生機構利用現代化醫療技術滿足居民健康需要[4]。而目前，我國基層醫療衛生機構信息系統存在“重建設、輕應用”問題，信息系統功能可用性不強，職工對系統輔助業務的能力不滿意[3]。

本文旨在研究信息技術支持對基層醫療衛生機構職工總滿意度的影響路徑，“互聯網+”背景下的基層醫療衛生機構提升服務能力、優化人才培養提供政策建議。

對象與方法

1.研究對象

2019年8月采用分層抽樣的方法選取四川成都、綿陽及湖南長沙24家社區衛生服務中心，33家鄉鎮衛生院的職工進行問卷調查。共發放問卷960份，回收有效問卷946份，有效率98.5%。

2.研究方法

本研究所用問卷在參考國內外研究的基礎上，經專家咨詢與預調查修訂而成。問卷結構包括基本人口學信息，職工在工作量、技術支持、崗位、職業發展空間4個維度上的滿意度情況以及總滿意度的測量。量表部分采用李克特五級量表，每個潛變量下設置3～4個觀察變量，其中技術支持維度從機構日常辦公設備、便攜智能設備與移動信息服務、遠程教育和遠程醫療等臨床決策支持三個題項來進行測量；總滿意度從工作總體滿意情況、工作中的創新意愿、繼續就職意愿、向他人推薦機構服務意愿四個題項來進行測量。借助SPSS 25.0對量表部分進行信效度檢驗，運用Amos 24.0構建基準模型，并進行模型驗證和多群組結構方程模型分析。P<0.05為差異有統計學意義。

3.多群組結構方程模型

多群組分析可用于檢驗各組之間的因子結構和路徑參數是否有差異[5]，即評估研究者所提的理論模型在不同樣本群體間是否相等或參數具有不變性。多群組結構方程模型多在經濟與教育領域被用于研究調節作用[6-7]。在基層，不同專業背景的職工在培養路徑、知識體系、社會網絡上存在一定差異，而個體的教育程度和社會支持會影響其對信息技術的采納行為[8]，因此本文采用多群組結構方程模型來探究技術支持對總滿意度的影響在專業之間是否存在差異。

4.理論模型構建

本研究沿用已有文獻中得到論證的因素：工作量[9]、崗位[10]、職業發展空間[11]作為總滿意度的影響因素，考慮到基層醫療衛生“數據治理”新趨勢，增加技術支持作為新的影響因素。已有文獻證實了門診信息化、微信企業號建設能影響職工滿意度，提升工作效率[12-13]，結合對職工的訪談，推測技術支持對總滿意度及工作量有顯著正向影響。基層衛生信息系統設計要滿足用戶業務需求，以優化工作流程、提升工作效率[14]，從而提高總滿意度，滿足職工業務需要的技術支持才能提高其滿意度，因此假設崗位是技術支持影響總滿意度的中介變量。隨著“互聯網+醫療”的推進，我國衛生服務已開始進入智能化、數字化、信息化的時代，醫療衛生機構職工職業發展將與信息技術密切相關，因此假設技術支持對職業發展空間有顯著正向影響。技術支持作用于總滿意度的假設檢驗路徑圖見圖1。

圖1 理論模型假設

結 果

1.基本人口學情況

所調查的946位職工中，女性694人，占73.4%，男性252人，占26.6%；護理專業320人，占33.8%，臨床282人，占29.8%，中醫137人，占14.5%，醫技96人，占10.1%，公共衛生53人，占5.6%；大專學歷525人，占一半以上；工作年限10年及以上的占53.6%。

2.信效度檢驗

對樣本數據進行探索性因子分析，總量表的KMO=0.947，Bartlett球形檢驗χ2=15958.094(P<0.001)，表明適合做因子分析。探索性因子分析提取了5個公因子，5個公因子的Cronbach α系數均大于0.85，總量表的Cronbach α=0.963，表明量表信度良好。運用Amos 24.0做驗證性因子分析，用極大似然法進行模型路徑值估計，各測量題項對潛變量的路徑系數均大于0.75，表明量表的效度良好。

3.基準模型的修正

根據研究假設，利用Amos 24.0對理論模型進行估計與修正，得到最終關系模型(圖 2)，以CR≥1.96，P<0.05為標準，模型中所有因素負荷量均有統計學意義。初步擬合和修正的結果如表 1所示，除因大樣本導致CMID/DF稍大外，其余各值均達到要求，說明模型整體擬合良好，接受該模型。

表1 結構方程模型擬合度指標

圖2 修正后的職工滿意度模型

4.技術支持對職工滿意度的影響分析

(1)技術支持對職工滿意度的影響路徑及效應

以修正后的模型為基準模型，分析技術支持對總滿意度的影響路徑及效應。由基準模型得到的路徑分析如表 2，除“H1技術支持直接路徑”不顯著外，其他五條路徑假設均通過檢驗，總路徑效應為0.652；單條路徑效應以“H3技術支持經由崗位路徑”最大，“H6技術支持經由職業發展路徑”次之，“H2技術支持經由工作量路徑”最小；技術支持經由崗位影響總滿意度的路徑共三條，其路徑效應和為0.456，占比總路徑效應的69.94%。

表2 基準模型中的路徑分析

進一步對基準模型中的變量進行效應分解，技術支持對總滿意度無直接效應，但可通過工作量、崗位、職業發展空間影響總滿意度，總效應為0.652，與路徑分析結果一致；崗位對總滿意度不僅有直接效應還有間接效應，總效應達到了0.715。

綜上，基準模型驗證了崗位、職業發展空間、工作量均是技術支持影響職工總滿意度的中介變量，其中崗位的中介效應最顯著。

(2)技術支持影響職工滿意度的專業分組調節作用

將總樣本按中醫、臨床、護理、公共衛生、醫技五個專業分組，在基準模型基礎上進行多群組模型構建，研究專業對技術支持影響總滿意度的調節作用。因本次調研的公共衛生專業職工數量較少(僅53人)，不滿足分組建模要求被排除，故實際進入多群組模型分析的只有中醫、臨床、護理和醫技四類專業。多群組模型的CMID/DF=2.747，RMSEA=0.046，CFI=0.948，RMR=0.032，NFI=0.921，IFI=0.935，模型擬合良好，從而驗證了專業的調節作用。

假設路徑的檢驗結果及效應如表 3。除中醫、醫技專業的H2、H4路徑未通過檢驗之外，其余假設路徑均得到支持。從路徑總效應來看，臨床、護理、中醫、醫技4個專業技術支持對總滿意度的總路徑效應依次遞減，分別為0.736、0.621、0.519、0.452，臨床專業職工總滿意度受到技術支持的影響超過了基準模型(可視為平均效應)；從路徑結構來看，臨床和護理專業較為相似，中醫和醫技專業較為相似；從路徑系數來看，各專業單條路徑效應最大的均為“H3技術支持經由崗位路徑”。

表3 多群組分析估計結果

討 論

初始6條假設路徑中，僅有“H1技術支持直接路徑”未通過檢驗。說明技術支持不是直接影響職工總滿意度，而是通過工作量、崗位、職業發展來影響職工總滿意度的提升；在技術支持的影響路徑中，經由“崗位”的路徑效應最大，提示技術支持與崗位業務結合起來對于提升職工總滿意度更加有效。調研地區衛生信息系統的發展趨勢已由技術導向轉變為以崗位業務為導向，說明切合崗位業務、注重以人為本的技術支持能使職工從繁雜、無增值效益的工作中釋放出來，服務能力與崗位勝任力顯著提高；同時得以分配更多精力從事專業性更強的醫務活動，去建立良好的醫患關系，從而獲得更高的成就感、創新意愿以及職業忠誠度。

多群組結構方程模型驗證了技術支持對總滿意度的影響受到專業的調節作用。臨床專業職工總滿意度受到技術支持的影響最大且超過了基準模型，而中醫與醫技專業獲得的技術支持影響較小。考慮到不同地區衛生信息系統的業務功能、配套建設不同，系統的使用率、有用性也存在差異[15]。如調研機構在基本醫療、遠程會診、雙向轉診等功能的建設率與使用率普遍較好，使得上級醫院的臨床決策幫扶明顯；而中醫類的技術產品確實鮮見，仍主要采用傳統的“望聞問切”診斷和“針灸推拿拔罐”診治；醫技方面雖然建設了遠程影像，但檢驗檢查和藥品服務需要配置專業技術人員、實驗設備和物流體系，并非信息化能夠單獨起效。這可能是目前調研機構臨床專業總滿意度受到技術支持的總效應更明顯，而其他專業次之的原因。

建 議

本文通過結構方程模型及多群組分析，研究技術支持對基層醫療衛生機構職工總滿意度的影響路徑及在不同專業之間的差異，為基層衛生信息化深入推進、發揮效能提供了動態整合、以人為本的發展建議。

加強技術支持與崗位、職業發展空間、工作量的結合，貼近工作場景，適度引領流程優化。建議建立以政府牽頭，基層醫療衛生機構與第三方信息服務商共建共商的技術支持提供機制。信息技術支持的設計者和培訓者應深植基層，全面了解基層醫療衛生機構在我國醫療服務體系中的功能定位，熟練衛生技術人員工作場景，以頂層設計、系統集成、流程優化、適度引領的設計思路推進基層衛生信息化。

針對不同專業需要和職業發展，設計特色技術支持工具。醫療機構職工是“互聯網+醫療”的技術使用者和服務提供者，不同專業、崗位的職工對技術支持有著不同的需要。管理者應將技術應用納入到人才培養機制當中，鼓勵職工運用信息技術提高工作效率與崗位勝任力，建立起以人為本、以用為本的信息技術服務體系、評價體系和激勵制度。例如，針對醫技人員，鼓勵支持其進行專業培訓和繼續醫學教育，引進快速、簡易、智能化的檢驗檢測技術與項目；針對中醫專業人員，豐富基層中醫診療手段，加強中醫適宜信息技術的宣傳推廣；對于積極采納技術、提升工作效率、創新工作模式和內容的職工，加大宣傳和獎勵。

本研究的不足：本研究以多群組分析驗證專業對技術支持影響總滿意度的調節作用，由于所獲取的公共衛生專業的樣本量僅53人，不滿足結構方程模型建模要求，無奈將其排除。樣本的獲取限于四川成都、綿陽與湖南長沙，模型的適用性有待進一步檢驗。未來研究將通過擴大樣本量、結合深入訪談等改進措施，進一步驗證多群組結構方程模型分析方法的有效性和結論的普適性。