基于醫生個人微信公眾號的婦幼健康教育實證研究

張 煊，鄒世恩，陳 潔

(復旦大學附屬婦產科醫院，上海 200090)

婦幼健康是全民健康的基礎，健康教育是深入推進全民健康的有力保障。2019年7月，國務院健康中國行動推進委員會發布《健康中國行動(2019—2030年)》指出，醫務人員應掌握與崗位相適應的健康科普知識，并且要建立醫務人員開展健康教育和健康促進的績效考核機制。近年來，隨著信息技術的發展，“互聯網+”成為醫療健康教育行之有效且易于推廣的形式，這也給醫務人員帶來了新的機遇和挑戰[1]。2018年4月25日在《國務院辦公廳關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》(國辦發〔2018〕26號)中提出，要加強“互聯網+”醫學教育和科普服務，建立網絡科普平臺，利用互聯網提供健康科普知識精準教育，普及健康生活方式，提高居民自我健康管理能力和健康素養。這些文件的出臺在國家層面為“互聯網+醫學健康教育”奠定了基礎。醫療健康教育類微信公眾號主要包括由機構運營的健康公眾號和由個人運營的健康公眾號。經過文獻檢索發現，當前“互聯網+”健康教育研究集中在機構類的微信公眾號主要包括醫院和健康專業類媒體。事實上，隨著媒介形式的不斷豐富，醫生個人運用“互聯網+”技術，通過微信、微博、快手等自媒體平臺對大眾進行健康教育已較為普遍，其中不乏高級職稱的醫療專家。復旦大學附屬婦產科醫院鄒世恩主任醫師自2015年6月在創建了微信公眾號“恩哥聊健康”中進行婦幼健康教育，目前已有169 634名用戶關注。作為較早一批開始運營微信公眾號進行健康教育的平臺，其在婦幼健康教育領域具有較高的認可度，并積累了豐富的實戰經驗。本文通過實證研究，對“恩哥聊健康”的數據進行統計分析，總結醫生個人在“互聯網+”背景下通過微信公眾號進行婦幼健康教育的工作經驗，以期為同行提供借鑒和參考。

1資料與方法

1.1一般資料

登陸“恩哥聊健康”微信公眾號管理后臺，利用其自帶的用戶分析和圖文分析等功能，獲取2019年8月19日至2020年10月10日所有推文共366篇，初步剔除預告12篇、帶有推廣性質的微信23篇、與婦幼健康無關的微信43篇、已被作者刪除微信33篇，最終對獲得有實質內容的推文255篇進行統計分析。按照推文的主題，分為科普組219篇和人文組36篇；科普組按內容再細分為一般科普組(組1)183篇、熱點科普組(組2)23篇和故事科普組(組3)13篇，熱點科普指在以近期具有較高關注度的新聞、輿論等作為話題引入專業知識的科普，故事科普指正文從始至終以故事作為主線的科普，其余歸為一般科普；人文組按內容再細分為心理組(組4)8篇、婦女兒童保護組(組5)14篇、醫患溝通組(組6)4篇、患者故事組(組7)6篇和醫者感悟組(組8)4篇。

1.2規范資料方法

①閱讀量指標以微信公眾號提供的7天閱讀量進行計算。“點贊+在看數”為每篇推文文末的“點贊數”和“在看數”的累加值。②以“分享數”和“每次分享帶來閱讀量”2個指標代表1篇推文的傳播力。“分享數”為個人將推文通過朋友圈、微信群和(或)個人等渠道進行分享的次數，以微信公眾號提供的7天個人分享數進行計算。“每次分享帶來閱讀量”指個人每次分享的推文所能獲得的平均閱讀次數。③以“打開率”和“讀完率”2個指標代表1篇推文的吸引力。“打開率”指在公眾號接收到推文的用戶中通過點開閱讀用戶的比例，打開率=公眾號消息閱讀次數/送達人數；“讀完率”指閱讀推文的用戶中閱覽到文末的比例，讀完率=閱覽到文末后跳出人數/閱讀人數。④以“點贊+在看率”“閱讀后關注率”“分享率”3個指標代表1篇推文在讀者中的認可度。點贊+在看率=(點贊數+在看數)/閱讀量；閱讀后關注率=閱讀后關注公眾號的人數/閱讀量；分享率=分享次數/閱讀量。⑤以留言數代表1篇推文的互動性。

1.3統計學方法

采用Microsoft Office Excel 2016錄入數據，運用SPSS 22.0軟件進行統計學分析，并對所有數據及統計處理進行二次核對。采用Spearman相關分析。兩樣本比較，若均服從正態分布并且方差齊性，采用兩獨立樣本的t檢驗；若服從正態分布但方差不齊，則采用Satterthwaite近似t檢驗；若不服從正態分布，則采用Mann-WhitneyU檢驗。多樣本比較，采用多組秩和Kruskal-WallisH檢驗。以P<0.05為差異有統計學意義。

2結果

2.1用戶分析

2.1.1總體情況

截止2020年10月10日，“恩哥聊健康”微信公眾號有169 634人關注，女性(149 651人)占88.22%，男性(19 983人)占11.78%；18歲以下(237人)占0.14%，18～25歲(16 895人)占9.96%，26～35歲(78 083人)占46.03%，36～45歲(45 479人)占26.81%，46～60歲(27 532人)占16.23%，60歲以上(1 408人)占0.83%。

2.1.2用戶地域分布

用戶來源省份(直轄市、自治區、特別行政區)人數由多到少依次為：上海29 146(17.18%)、廣東23 476(13.84%)、江蘇13 916(8.20%)、浙江12 714(7.49%)、山東9 546(5.63%)、北京7 925(4.67%)、河南7 019(4.14%)、福建6 552(3.86%)、四川5 469(3.22%)、河北5 063(2.98%)、湖北5 015(2.96%)、湖南4 715(2.78%)、安徽4 273(2.52%)、陜西3 979(2.35%)、江西3 449(2.03%)、遼寧3 291(1.94%)、廣西3 068(1.81%)、山西2 734(1.61%)、云南2 379(1.40%)、重慶2 261(1.33%)、新疆2 097(1.24%)、黑龍江1 930(1.14%)、天津1 701(1.00%)、內蒙古1 553(0.92%)、吉林1 417(0.84%)、貴州1 323(0.78%)、甘肅1 260(0.74%)、海南934(0.55%)、寧夏574(0.34%)、香港328(0.19%)、青海278(0.16%)、西藏103(0.06%)、澳門79(0.05%)、臺灣67(0.04%)。

2.1.3常讀用戶城市級別分布

根據微信公眾號后臺統計，2020年10月常讀用戶35 155人，將常讀用戶所在城市分為一線城市、二線城市、三線城市和四線及以下城市，用戶量從高到低依次為四線及以下城市>一線城市>二線城市>三線城市，且差異有統計學意義(H=35.961，P<0.001)；兩兩比較，除一線城市與四線、二線、三線城市間的用戶量差異均無統計學意義(P>0.05)外，其余任意兩組間的用戶量差異均有統計學意義(P<0.05)。

2.2內容總體分析

在255篇推文中，原創82篇，非原創173篇。總閱讀量為5 320 891次，平均每篇20 866次；科普組4 609 376次，平均每篇21 047次；人文組711 515次，平均每篇19 764次。總分享數為181 926次，平均每篇713次；科普組159 058次，平均每篇726次；人文組22 868次，平均每篇635次。總點贊+在看數為35 399次，平均每篇138次；科普組29 484次，平均每篇135次；人文組5 915次，平均每篇164次。推文中包含視頻41篇，無視頻214篇。

2.3核心指標的分析

對科普組與人文組及其各子組的閱讀量等10個核心指標進行比較，結果見表1。

表1 科普組與人文組的核心指標比較結果Table 1 Comparison of core indexes between the public science group and the humanity group

2.3.1關于影響力

推文的影響力用總閱讀次數和讀者的點贊+在看數來體現，前者代表了影響力的廣度，后者代表了對用戶的影響深度。

在閱讀量上，科普組高于人文組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組中的平均閱讀量由高到低依次為故事科普>一般科普>熱點科普(23 600次>21 002次>19 968次)，人文組中的平均閱讀量由高到低依次為醫患溝通>婦女兒童保護>心理>患者故事>醫者感悟(29 353次>19 587次>19 302次>18 997次>12 872次)，但差異均無統計學意義(P>0.05)。

在點贊+在看數上，人文組高于科普組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組中的一般科普高于熱點科普，且差異存在統計學意義(H=6.081，P=0.048，平均秩次112.42>80.93)，人文組組內差異均無統計學意義(P>0.05)。

2.3.2關于傳播力

推文的傳播力用個人的分享次數和每次分享后帶來的閱讀次數來體現，前者代表了讀者的分享意愿，后者代表了分享后的轉化有效情況。

在分享數上，科普組高于人文組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組與人文組組內差異均無統計學意義(P>0.05)。

每次分享帶來閱讀量上，人文組高于科普組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組與人文組組內差異均無統計學意義(P>0.05)。

2.3.3關于吸引力

推文的吸引力用送達讀者后的打開閱讀率和打開閱讀后全部看完率來體現，前者代表了標題對讀者的吸引力，后者代表了推文內容對讀者的吸引力。

在打開率上，人文組高于科普組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組與人文組組內差異均無統計學意義(P>0.05)。

在讀完率上，科普組高于人文組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，在科普組中，一般科普高于熱點科普，且差異存在統計學意義(F=4.936，P=0.008)，人文組內差異無統計學意義(P>0.05)。

2.3.4關于認可度

讀者對推文的認可度體現于閱讀后點贊和(或)點在看的比例、閱讀后關注公眾號的比例和閱讀后分享的比例，前者代表對推文本身的認可度，第二項代表對公眾號的認可度，后者表示讀者在閱讀后分享出去的意愿，也代表了對推文的認可。

在點贊+在看率上，人文組高于科普組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組一般科普的點贊+在看率高于熱點科普，且差異存在統計學意義(H=7.884，P=0.019，平均秩次113.98>74.93)，人文組心理低于醫者感悟且差異存在統計學意義(H=10.522，P=0.032，平均秩次12.00<29.63)。

在閱讀后關注率上，科普組高于人文組(Z=-3.637，P<0.001，平均平均秩次134.80>86.61)，差異有統計學意義；進一步分析發現，科普組中各子組的閱讀后關注率差異存在統計學意義，從高到低依次為一般科普>故事科普>熱點科普(H=13.413，P=0.001，平均秩次116.81>85.54>69.63)，人文組中各子組的閱讀后關注率差異存在統計學意義，從高到低依次為患者故事>醫者感悟>醫患溝通>心理>婦女兒童保護(H=14.716，P=0.005，平均秩次26.00>25.50>24.38>20.56>10.43)。

在分享率上，科普組高于人文組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組與人文組組內差異均無統計學意義(P>0.05)。

2.3.5關于互動性

推文的互動性以留言數來體現。在留言數中，科普組高于人文組，但差異無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，科普組一般科普的留言數高于熱點科普且差異存在統計學意義(H=13.258，P=0.001)。

2.4一般指標與核心指標的相關分析

2.4.1關于標題字數

科普組的標題字數多于人文組，但差異無統計學意義(P>0.05)。經雙變量相關分析發現，在科普組中，標題字數與10個核心指標間均無顯著相關關系(P>0.05)；在人文組中，由于樣本量的原因，標題字數與10個核心指標均不存在相關關系(P>0.05)。

2.4.2關于正文字數

在正文字數方面，科普組小于人文組且差異有統計學意義(Z=-3.062，P=0.002，平均秩次122.27<162.83)。經雙變量相關分析發現，在科普組中，正文字數與點贊+在看數、讀完率、點贊+在看率、閱讀后關注率均呈負相關(rs=-0.237，P<0.001；rs=-0.276，P<0.001；rs=-0.225，P=0.001；rs=-0.209，P=0.002)，與閱讀量、分享數、每次分享帶來閱讀量、打開率、分享率、留言數均無相關關系(P>0.05)；在人文組中，正文字數與閱讀量、打開率均呈正相關(rs=0.364，P=0.029；rs=0.496，P=0.002)，與讀完率呈負相關(rs=-0.339，P=0.043)，與點贊+在看數、分享數、每次分享帶來閱讀量、點贊+在看率、閱讀后關注率、分享率、留言數均無相關關系(P>0.05)。

2.4.3關于視頻時長

科普組的視頻時長(秒)大于人文組，但差異無統計學意義(P>0.05)。經雙變量相關分析發現，在科普組中，視頻時長與點贊+在看率呈負相關(rs=-0.345，P=0.034)，與閱讀后關注率呈正相關(rs=0.420，P=0.009)，與閱讀量、點贊+在看數、分享數、每次分享帶來閱讀量、打開率、讀完率、分享率、留言數均無相關關系(P>0.05)；在人文組中，由于樣本量的原因，視頻時長與10個核心指標均不存在相關關系(P>0.05)。

2.5其他指標與核心指標的分析

將推文按形式等5個其他指標進行分組，分別比較不同組別間在閱讀量等10個核心指標的差異，結果如下。

2.5.1關于形式

按照推文的形式分為圖文、圖文+視頻、視頻和一句話解釋4個組。經過分析發現，在閱讀量上，圖文和圖文+視頻高于視頻，且差異有統計學意義(H=8.900，P=0.031，平均秩次127.47/141.14>26.00)；在點贊+在看數上，圖文+視頻高于圖文(H=16.216，P=0.001，平均秩次173.55>120.79)；在分享數上，圖文+視頻高于視頻(H=11.104，P=0.011，平均秩次149.78>53.88)；在打開率上，一句話解釋高于視頻(H=8.313，P=0.040，平均秩次178.88>35.13)；在讀完率上，圖文+視頻和一句話解釋高于圖文(F=12.895，P<0.001，平均水平66.68±8.03/79.46±8.65>54.41±15.05)；在點贊率方面，圖文+視頻高于圖文(H=21.913，P<0.001，平均秩次175.43>118.82)。不同形式數據在其余核心指標間差異均無統計學意義(P>0.05)。

2.5.2關于推文中有無視頻

按推文中有無視頻分為有視頻和無視頻2個組。經過分析發現，有視頻的推文在點贊+在看數、讀完率、點贊+在看率、閱讀后關注率、留言數均高于無視頻的推文(Z=-3.430，P=0.001；t=-7.436，P<0.001；Z=-4.600，P<0.001；Z=-2.623，P=0.009；Z=-2.299，P=0.022)。在其余核心指標間差異均無統計學意義(P>0.05)。

進一步在有視頻的推文中進行分析，按照視頻時長，分為視頻1分鐘以內推文、視頻1～3分鐘以內推文、視頻3～6分鐘推文和視頻6分鐘以上推文4個組。經過分析發現，視頻時長在1～3分鐘以內和3～6分鐘推文的點贊+在看數高于視頻6分鐘以上推文(H=8.686，P=0.034，平均秩次24.07/22.32>12.67)；3～6分鐘推文的分享數高于1分鐘以內和6分鐘以上推文[F=4.341，P=0.010，平均水平(860.32±416.07)>(341.00±147.44)/(207.33±49.54)]；3～6分鐘推文的閱讀后關注率和分享率高于1分鐘以內、1～3分鐘以內和6分鐘以上推文(F=4.992，P=0.005；F=5.499，P=0.003)；3～6分鐘推文的留言數高于6分鐘以上推文[F=2.948，P=0.045，平均水平(94.05±49.24)>(33.33±16.44)]。不同視頻時長數據在其余核心指標間差異均無統計學意義(P>0.05)。

2.5.3關于原創

將推文分為原創和非原創。原創推文的點贊+在看數、讀完率、點贊+在看率、閱讀后關注率和留言數均高于非原創推文(Z=-4.989，P<0.001；Z=-4.781，P<0.001；Z=-5.398，P<0.001；Z=-5.009，P<0.001；Z=-7.006，P<0.001)，在其余核心指標間差異均無統計學意義(P>0.05)；進一步分析發現，人文組原創推文的每次分享帶來閱讀量高于科普組的原創推文(Z=-2.032，P=0.042，平均秩次為57.75>39.74)；其他核心指標在科普組與人文組間差異均無統計學意義(P>0.05)。

2.5.4關于對話欄位置

按推文在對話欄的位置分為第一位和第二位。經過分析發現，對話欄于第一位的推文在閱讀量、點贊+在看數、打開率和留言數上均高于對話欄于第二位的推文(Z=-3.289，P=0.001；Z=-3.007，P=0.003；Z=-3.753，P<0.001；Z=-3.346，P=0.001)；不同對話欄位置數據在其余核心指標間差異均無統計學意義(P>0.05)。

2.5.5關于正文字數分段

按推文的正文字數分為1 000字及以內、1 001～2 000字、2 001～3 000字、3 000字以上4個組。經過分析發現，1 000字及以內推文在點贊+在看數和點贊+在看率2個指標上均高于1 001～2 000字推文(H=8.685，P=0.034；H=8.470，P=0.037)；1 000字及以內推文的讀完率高于1 001～2 000字和2 001～3 000字(H=22.721，P<0.001，平均秩次155.43>123.11/90.72)；1 000字及以內和1 001～2 000字推文的閱讀后關注率高于2 001～3 000字推文(H=16.246，P=0.001，平均秩次138.33/134.71>83.03)；不同字數分段數據在其余核心指標間差異均無統計學意義(P>0.05)。

3討論

諸多研究已經證明健康教育在女性各個年齡階段都能帶來知信行的改變，在青春期，無論國內外，普及青春期生理和心理常識都能提升青少年的生殖健康相關知識，避免因誤解帶來的羞恥[2-4]；在育齡期，健康教育能提升孕期婦女的母嬰健康素養具備率[5]，加強對子宮肌瘤患者的健康教育可以提高其認識以減少術后并發癥[6]，人工流產后關愛服務可以有效提高婦女選擇高效避孕措施的概率，婦女對生殖健康知識的接受度高，值得臨床推廣[7]；在圍絕經期間，結合飲食和運動的健康教育能明顯改善中老年女性的圍絕經癥狀[8]；針對中老年女性的生殖健康宣教可有效提升其對老年性疾病的認知率，提高及時就診意愿，降低老年性疾病的發病率[9]；在老年期，情景式健康教育有利于老年高血壓疾病患者的血壓控制，并能提高其對健康教育的滿意度[10]，也能改變其對生殖健康的錯誤觀點和態度[11]。健康教育能有效幫助女性建立健康正確的生活方式、強化主動篩查和體檢，實現早發現、早診斷、早治療的目的，在任何時期的健康教育都可能使女性獲益，其價值不言而喻。葛均波院士在2019年全國兩會上遞交了題為《關于加強醫學科普教育，提高全民健康素養》的提案，其認為大力發展醫學科普教育，提高全民健康素養已經是社會亟待解決的問題。因此，通過“互聯網+”傳播醫學健康教育是十分重要且必要的。

3.1破除刻板印象，人文與科普并重

傳統意識認為，健康類的微信公眾號應專注于傳播“醫學科普”，術業有專攻，不應該也不必要發表與健康無關的微信內容。但本研究的結果發現，根據對核心指標的分析，科普組與人文組無論在影響力、傳播力、吸引力和互動性上均未發現顯著差異。進一步分析發現，在點贊+在看數、每次分享帶來閱讀量及點贊+在看率指標上，人文組甚至高于科普組。分析其原因，根據Szulanski等[12]對傳播學的研究發現，傳播者與接受者的關系對知識轉移有重要影響。在傳播健康科普的過程中，科普作者本身無疑扮演著傳播者的重要角色。既往由于集中于機構公眾號，無論是公立醫院還是健康類傳媒，往往擁有較多的科普作者，公眾號與受眾的重要聯結點在于健康科普，但“恩哥聊健康”是以鄒世恩醫生自身品牌創建的個人公眾號，其受眾的忠誠度既來源于對醫生個人專業知識的信服，更包含其對醫生醫療技術等個人能力的信任和對醫德醫風等人格的信賴，人文類內容對于這部分受眾而言，也具有較高的閱讀價值。因此，建議醫生個人公眾號在布局推文內容時，不必局限于醫學專業領域的科普，而應考慮科普與人文相結合，加強醫患溝通，踐行社會責任，加強情感上的聯結和共鳴，給予其更多的心理關懷和情感支持。

3.2拒絕盲目跟風，深耕于內容本身

跟熱點是時下很多健康科普公眾號的寫法。但本研究發現，在科普組中，一般科普在多個核心指標如點贊+在看數、讀完率、點贊+在看率、留言數均顯著高于熱點科普。由此反映出，一般科普在影響力、吸引力、認可度、互動性方面均超越了熱點科普。推測其原因，首先，可能由于醫生個人公眾號的受眾關注點與醫生個人的擅長領域有一定的相關性。以“恩哥聊健康”為例，鄒世恩醫生目前主要的學科方向聚焦在婦科內分泌，經過對科普類文章的進一步分析發現熱點科普的平均閱讀量為每篇19 968次，其中閱讀量最低的3篇：《最小確診寶寶出生僅30小時！新生兒如何防疫？》的閱讀量為3 910次，《中國疾控中心圖示：孕產婦預防(孕產婦篇)》閱讀量為6 365次，《疫情下，孕產婦應該怎么辦？》閱讀量為9 361次，其內容均非鄒世恩醫生的學科方向。其次，由于個人公眾號的運營人或運營團隊通常不是專業的媒體人士，對熱點的跟進不如運營機構的微信公眾號迅速，對熱點話題切入點的把握不夠精準，在對熱點的解讀上由于專業所限也存在一定的局限性。因此，微信公眾平臺只有明確自身定位、精準服務對象，才能提高受眾的社會參與程度，進而影響健康行為，切實起到科學普及的作用[13]。這也為醫生個人公眾號的運營提供了參考，不盲目跟風、不一味蹭社會熱點，醫生個人公眾號更應鎖定專業定位，發揮醫生特長，深耕內容本身。

3.3借助“互聯網+”，打破空間局限

經統計，“恩哥聊健康”公眾號的用戶數覆蓋了全國所有的省市自治區及港澳臺地區，無一遺漏，排名前四位的依次為：上海、廣東省、江蘇省、浙江省，其中地理位置離上海較遠的廣東省位列第二，這說明借助“互聯網+”，醫生公眾號的傳播打破了空間局限。值得注意的是，根據“恩哥聊健康”微信公眾號后臺統計，用戶量從高到低依次為四線及以下城市>一線城市>二線城市>三線城市，且差異具有統計學意義。其原因，一方面可能與我國四線及以下城市數量眾多、人口龐大有關，另一方面由于四線及以下城市優質醫療資源的可及性相對較差，對專業醫學科普的潛在需求巨大有關。這充分體現出醫生個人公眾號無論在傳播的垂直深度還是平行廣度上都具有得天獨厚的優勢，建議醫務人員充分借助“互聯網+”平臺，下沉優質醫療科普資源，為更大范圍的人群健康服務。

3.4凝練正文字數，豐富呈現形式

在碎片化手機屏讀的潮流下，越來越多的用戶熱衷于“速讀”，希望在最短的時間內獲得最感興趣的內容信息。經過對“恩哥聊健康”文章字數統計分析，超過3 000字的科普文章在閱讀后關注率、點贊+在看率方面均不及1 000字及以內和1 001～2 000字的一半。除了字數凝練外，推文形式也應該多樣化。馬良坤等[14]的研究就提及了疫情期間以“互聯網+”模式進行形式豐富的孕產婦健康教育的重要性。在對“恩哥聊健康”公眾號的推文形式分析發現，圖文+視頻在點贊+在看數和讀完率上均高于單純的圖文形式，圖文+視頻形式在分享數和閱讀量上均高于單純的視頻形式。這反映出，當讀者點開公眾號推文后，圖文+視頻這類相對豐富的呈現方式，更容易獲得讀者的喜愛及認可。因此，建議醫生個人公眾號的科普文章應避免內容的大而全，不要試圖通過1篇文章覆蓋疾病的方方面面，而應相對聚焦、凝練，并且在呈現形式上力求豐富多樣。

3.5結語

本研究首次以醫生個人公眾號為研究視角，以實證方式總結了“互聯網+”背景下婦幼健康教育微信公眾號的運營及傳播經驗，借助“互聯網+”平臺下沉資源服務人群。由此可見，醫生個人通過個人公眾號，開展婦幼健康“互聯網+”健康教育具有諸多優點，值得更多同行借鑒并復制。