互聯網診療服務質量評價量表構建研究*

——谷蘭凌 田寶朋

互聯網診療是指醫療機構利用在本機構注冊的醫師，通過互聯網等信息技術開展部分常見病、慢性病復診和“互聯網+”家庭醫生簽約服務[1]。《進一步改善醫療服務行動計劃(2018-2020年)》(國衛醫發〔2017〕73號)提出，改善人民群眾就醫體驗，是深化醫藥衛生體制改革的必然要求，對于構建和諧醫患關系具有重要意義[2]。服務質量評價是衡量醫療服務水平的重要手段，客觀的評價結果能夠幫助醫療服務提供方了解服務薄弱環節并進行改進[3]。SERVQUAL理論模型能夠從患者視角對醫療機構提供的服務質量(實際感知質量和期望質量)進行評價，真正體現以“患者為中心”的醫療服務理念[4]。我國醫療衛生行業主要將SERVQUAL理論模型應用于門診服務、住院患者服務評價中，在互聯網診療服務質量評價中應用較少。本研究借鑒SERVQUAL模型量表，從患者感知服務質量角度出發，采用文獻回顧法、半結構訪談法、專家函詢法等編制互聯網診療服務質量評價量表，以期為改善互聯網診療服務水平提供參考。

1 研究方法

1.1 量表初稿編制

1.1.1 構建條目池 成立課題組，包括醫院管理專家5名(負責量表編制全過程質控)、互聯網診療醫師3名(負責擬定、修改量表條目)、某高校衛生管理專業副教授2名(負責選擇統計分析方法)、某三甲專科醫院行政科員1名(負責收集與統計分析數據)。課題組以“互聯網診療”“醫師服務質量”“SERVQUAL模型”為主題詞，檢索中國知網等中外文數據庫互聯網診療醫師及SERVQUAL模型等相關文獻。同時，以“互聯網醫院”“互聯網+”“互聯網診療”等為關鍵詞，在國務院、國家衛生健康委員會、國家發展和改革委員會、國家醫療保障局、財政部等官方網站，收集與互聯網診療相關政策文件33份，利用ROST文本挖掘軟件對之進行詞頻分析。根據統計結果，參考Parasuraman A[4]編制的SERVQUAL模型量表，形成5個維度共22個條目的初始條目池。其中，5個維度分別為便捷性、可靠性、響應性、保障性、移情性。 所有條目均采用0分～5分正向評分法，各維度得分為患者實際感知服務質量評分與期望服務質量評分差值之和。得分>0，表示互聯網診療服務質量較好；得分<0，表示服務質量較差；得分=0，表示實際感知服務質量與患者期望質量一致。

1.1.2 半結構訪談 (1)互聯網診療醫師。以初步擬定的量表條目池為訪談提綱，由某三甲醫院兩名科研人員，對兩名互聯網診療醫師及1名主管互聯網診療的主任開展半結構訪談。(2)互聯網診療患者。抽取5名互聯網診療患者進行訪談。一方面，要求患者回憶最近1次接受互聯網診療的全過程；另一方面，根據患者敘述，對其就診過程中的滿意環節進行詢問。課題組對互聯網診療醫師和患者訪談內容進行文本分析，整理結果，補充、完善條目內容。

1.2 德爾菲專家函詢

函詢專家納入標準：具有碩士及以上學歷或中級及以上職稱；有互聯網診療經歷；參與過專家函詢。課題組于2020年11月-12月，遴選來自北京市3所三甲醫院、1所高校以及世界中醫藥學會聯合會等共15名專家進行兩輪函詢。其中，醫院管理專家9名、互聯網診療醫師6名。專家平均年齡為(40.13±5.12)歲；工作年限為(10.34±3.51)a；均為中級及以上職稱；碩士及以上學歷12名。

兩輪函詢采用郵件或面對面形式發放問卷。第一輪專家函詢主要目的是進一步明確量表的維度和條目。一方面，將初步構建的量表條目池供專家篩選，在每個維度后均加一欄“請專家補充”，邀請專家補充其認為重要但尚未涉及的條目。另一方面，由專家對量表條目的重要性和相關性進行打分。重要程度從0分(完全不重要)～10分(非常重要)，相關程度從0分(完全不相關)～10分(非常相關)。第一輪函詢結束后，計算專家重要性得分均數和相關性得分均數，將重要性得分均數與相關性得分均數均大于7的條目納入，反之刪除。整理第一輪函詢結果，形成第二輪專家函詢問卷，邀請專家再次提出修改意見。量表條目納入標準與第一輪函詢標準相同。

1.3 預調查

為進一步保證量表條目語言表述的準確性、通俗性，課題組于2021年1月在某三甲醫院按照就診號順序隨機選擇30名至少互聯網就診1次的患者進行量表預調查。共回收問卷30份，有效回收率為100%。根據預調查結果，對量表條目部分用詞進行修改。

1.4 量表信效度檢驗

1.4.1 調查對象 采用便利抽樣法，按就診號順序隨機抽取2021年1月-2月至少互聯網診療1次的北京市某三甲醫院門診患者。由某三甲醫院兩名科研人員向患者解釋量表填寫說明及注意事項，并向其保證所有信息均用于研究。在獲得患者同意后，使用問卷星和現場發放問卷340份，回收有效問卷331份，有效率為97.4%。

1.4.2 信度檢驗 調查數據經雙人核對并錄入Excel表格，采用SPSS 17.0軟件計算各維度和總量表的Cronbach's α系數。

1.4.3 效度檢驗 進行探索性因子分析，使用主成分分析和方差最大化正交旋轉法計算量表結構效度。若量表的共同因素累積解釋>50%變異，公因子數量與理論假設基本一致，各條目在相應公因子上的載荷值較高(>0.4)，在其他公因子的載荷值較低，可認為該量表具有較好的結構效度[5]。為進一步驗證量表結構的實際擬合能力，采用AMOS 23.0 軟件通過極大似然法進行驗證性因子分析[6]。

2 結果

2.1 專家函詢結果

第一輪專家函詢發放問卷15份，回收有效問卷15份，專家積極系數為100%；權威系數為0.75。經過第一輪函詢，專家對量表條目的重要性和相關性評分均>7分，未進行刪減；將移情性維度中“互聯網診療平臺能依據病情調整為線上線下就診”調整至便捷性維度下第7條；將第條目13中“隨時”改為“及時”。

第二輪專家函詢發放問卷15份，回收有效問卷15份，專家積極系數為100%；權威系數為0.80。第二輪函詢專家未提出修改意見，對量表條目的重要性和相關性評分均>7分。

經過兩輪專家函詢，最終形成5個維度22個條目的初始量表，見表1。

2.2 量表信效度檢驗結果

2.2.1 調查對象基本資料 331例調查對象中，女性患者占比58.3%，20歲～30歲、30歲～40歲患者占比89.1%，城鎮戶口占比67.7%，本科學歷占比83.7%，多數為公司職員(占61.6%)。

2.2.2 結構效度 效度檢驗用于評價量表的準確度、有效性和正確性[7]。

(1)探索性因子分析。本研究互聯網診療服務質量評價初始量表KMO值為0.926(>0.5)，Bartlett球形檢驗達到顯著性檢驗水平(χ2=2 157.759，P<0.05)，說明數據適合進行探索性因子分析。

運用主成分分析法提取因子，采用方差最大化正交旋轉法進行探索性因子分析，選取特征值大于1、因子載荷大于0.5的條目15個，提取出3個公因子，累積方差貢獻率為49.04%。因子1為可靠性，貢獻率為34.204%；因子2為便捷性，貢獻率為7.774%，因子3為響應性，貢獻率為7.058%。其中，由于因子負荷值小于0.5，刪去了第4、10、15、17、20、21個條目；第9個條目由于在因子2和因子3維度的負荷值均大于0.5，故也刪除，見表2。

對于刪去的7個條目，課題組再次召集專家進行討論。專家認為：使用互聯網診療的大多數是復診患者，常見疾病、多發疾病的介紹對于復診患者意義不大，故可以將第4個條目“互聯網診療界面有常見病、多發病的科普簡介”和第15個條目“互聯網診療平臺有常見問題題庫，能第一時間進行答復”刪除；第20個條目“互聯網診療平臺醫師能夠共同制定個性化診療方案”和第7個條目“互聯網診療平臺能依據病情調整為線上線下就診”表達內容相近，可以刪除第20個條目；第21個條目“互聯網診療平臺有意見和投訴的反饋途徑”和第13個條目“互聯網診療平臺有人工服務界面及時回應就診過程中遇到的問題”表達內容相近，故刪除第21個條目；互聯網診療只能根據患者實際情況，由出診醫師給出專業性指導意見，與重要信息無關，故刪除第10個條目“互聯網診療能夠準確記錄就診過程中的重要信息”；互聯網診療醫師需經過系統培訓掌握多方面技能，故刪除第17個條目“互聯網診療平臺醫務人員能夠掌握接待技巧”；互聯網診療無法滿足患者全部需求，故刪除第9個條目“互聯網診療能夠提供所需全部項目”。

表2 互聯網診療服務質量評價量表各條目因子載荷情況

(2)驗證性因子分析。研究結果顯示，各項擬合指標為：卡方自由度比(χ2/df)=1.61，擬合優度指數(GFI)=0.95，調整后擬合優度指數(AGFI)=0.93，殘差平方根(RMR)=0.03，近似殘差均方根(RMSEA)=0.04，標準擬合指數(NFI)=0.89，Tucker-Lewis 指數(TLI)=0.95，比較擬合指數(CFI)=0.96。根據評價模型的擬合程度指標參考標準[8]，模型擬合較好，即該評價量表的因子結構穩定。

2.2.3 信度檢驗 信度檢驗可檢測量表的精確性、穩定性和一致性[9]。總量表Cronbach's α系數為0.899，因子1 (可靠性)Cronbach's α系數為0.787，因子2 (便捷性)Cronbach's α系數為0.723，因子3 (響應性)Cronbach's α系數為0.610。

3 討論

3.1 互聯網診療服務質量評價量表具有一定科學性

本研究在檢索國內外相關文獻和我國互聯網診療政策相關文件基礎上，以Parasuraman A編制的SERVQUAL模型量表為參考，構建了量表初始條目池。為了進一步完善量表條目內容，本研究對互聯網診療醫師和患者進行了半結構訪談，深入了解其對互聯網診療服務質量評價的需求，并將訪談結果納入量表條目池，形成量表初稿。然后，選取來自北京市醫院、高校、學會的15名具有互聯網診療經驗專家，進一步篩選、優化量表條目。此外，通過對30名互聯網診療患者進行預調查，以評估量表條目語言表述是否易懂、準確。在量表信效度檢驗階段，本研究經過探索性因子分析結構效度檢驗、信度檢驗和驗證性因子分析后顯示，量表具有較好的信度和效度，形成了正式量表。因此，互聯網診療服務質量評價量表的編制過程較為嚴謹，具有一定科學性。

3.2 互聯網診療服務質量評價量表具有較好的實用性

近年來，信息技術快速發展，并與醫療服務密切融合[10]，評價基于信息技術的醫療服務質量具有必要性。使用患者體驗數據而非績效指標來評估衛生保健服務質量是趨勢[11]。然而，對于依靠互聯網技術輔助的醫療服務，我國較少有研究涉及服務過程中的患者體驗[12]，已有研究多側重線下醫療服務患者體驗評價，且評價工具多為自制或改進的患者體驗量表。祖瀟然等[13]探討了互聯網診療平臺服務滿意度及其影響因素，為本研究初始條目池構建提供了參考。同時，本研究從患者角度出發編制了互聯網診療服務質量評價量表，充分考慮了線上就診患者的體驗，通過修訂成熟的SERVQUAL模型量表，從可靠性、便捷性、響應性3個維度重點分析了互聯網診療服務質量。其中，可靠性維度涉及醫師醫德醫風、關懷、隱私保護、提供高質量服務等內容；便捷性維度涉及就診當天提醒、準確快速找到出診醫師和登錄界面、操作指南和流程等內容；響應性維度涉及就診方式調整、人工服務回應、關鍵和易出錯步驟調整等內容。一方面，該量表有利于醫院發現互聯網診療服務建設的成效與不足，予以針對性改進，進而提升患者滿意度。另一方面，該量表有利于上級衛生健康行政部門了解、監測醫院互聯網診療服務質量。綜上，互聯網診療服務質量評價量表具有實用性。

3.3 本研究不足與展望

在量表編制過程中，由于響應性維度下條目只有3個，其Cronbach's α系數為0.610，略偏低。在后續研究中，需繼續補充完善條目內容，提高響應性維度信度，同時需結合量表實際應用情況進行改進，使量表更加科學、合理。