基于數字共情視角下的在線醫患交互對醫患信任影響因素研究

吳桂萍 石榮麗 陳間玲

廣東藥科大學醫藥商學院 廣東省藥品監管科學研究基地 國家藥品監督管理局藥物警戒技術研究與評價重點實驗室 廣東廣州 510006

據《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2021年底，我國在線醫療用戶達2.98億人，占整體網民的28.9%。[1]在線醫療的出現沖擊了舊的醫患關系格局。一方面，患者獲取醫學專業知識的渠道增多，使得醫患信息不對稱的鴻溝在逐步縮小，患者在問診中能夠掌握更多的主導權和選擇權。另一方面，線上醫療咨詢平臺為監管醫生行為所構建的患者評價機制，使得醫生的“智慧權威”地位逐漸下降。[2]因此，醫患關系在互聯網情景下呈現出明顯的動態性：醫患交互模式逐漸從“以醫生為中心”向“以患者為中心”轉變，而醫患關系模式也隨之由“醫生主動—患者被動模式、醫生指導—患者合作模式”向“醫患共同參與型模式”轉變。[3]然而，當前學界對新的模式轉變缺乏足夠關注，但無論從理論還是實踐的角度，其研究都具有必要性和前瞻性。

1 文獻綜述

目前，國內已有學者開展了在線醫療社區的研究：如晏夢靈等[4]利用好大夫在線平臺的醫患交互數據分析了醫生的信息—情感交互模式對問診服務滿意度的影響；Peng等[5]通過問卷調查法論證了醫患共同討論健康信息有利于醫患信任的建立；相甍甍等[6]通過問卷調查法探究了患者信息搜索意愿和信息共享意愿的影響因素；曹博林[2]通過訪談法研究了4種線上醫患交流模式的效果和影響機制。總的來說，已有的研究存在以下不足：第一，研究角度比較廣泛，但研究主題不夠深入。大量學者關注在線醫療社區中患者滿意度、患者健康信息搜索與共享，忽視了在線醫患信任關系的研究。醫患信任是醫療過程中的核心問題，若信任缺失，則很容易產生醫患矛盾，引起醫療糾紛。[7]第二，測量方法以較為主觀的問卷和訪談為主，忽視了在線醫患交互過程中產生的大量客觀二手數據。[8]問卷和訪談對象沒有置身于真實情境，往往無法全面反映真實情況。而通過信息化手段將當時情況保存下來的二手數據卻能彌補這一缺陷。[9]第三，已有的研究視角聚焦于在線醫療社區的功能價值，而對其情感價值研究不足。多數患者更期待在線醫療社區能提供情緒安撫的情感價值。[10]

此外，特別值得注意的是，目前的在線醫患交流以文字為主，醫患之間無法看到彼此的眼神、面部表情和身體姿勢等，這使得共情在互聯網情境下很容易缺失。共情是醫患互動、有效溝通的最佳紐帶，是醫學人文的一種體現。[11]在疾病治療中，醫生對患者共情能有效地提高患者滿意度和治療效果，減少醫療糾紛。[11]目前，國內學者對線上醫生共情的研究還處于空白狀態，但國外早有學者將共情拓展到線上，即數字共情。Terry等對數字共情的定義為：通過數字媒體的形式，表達對人的共情特征，如關愛、理解和安慰他人。[11]在Terry研究的基礎上，Hargreaves S等[12]論證了患者間分享就醫經歷、感受和信息，有利于共情的產生；Silja M等則論證了在線醫患交互中醫生共情有利于緩解患者對疾病的消極情緒和促進良好醫患關系的形成。[13]總之，無論是線下還是線上，共情都是疾病治療中不可或缺的人文關懷。

因此，為了彌補以上研究的不足，為建立和諧在線醫患關系和促進在線問診的良性發展提供理論和實踐指導，本研究基于數字共情視角，利用在線醫患交互數據,選取其獨有特征，研究醫患信任關系的影響機制。本研究主要探討以下兩個問題：在線醫患交互過程中，數字共情對醫患信任關系建立起到何種作用？在線醫患交互應遵循什么原則，才能在實現功能價值的同時也能實現情感價值？

2 理論與假設

2.1 理論背景

2.1.1 在線醫患交互

在線醫患交互是指醫生和患者在互聯網情境下進行的交流與互動。良好的在線醫患交互能夠節約時間和金錢，提高溝通效率、緩解緊張的醫患關系。[8]不同學者對其研究視角不同。譚鴻瀛關注服務階段中“以任務為中心”和“以情感為中心”的醫患交互。[9]Yang等研究醫生回復次數和回復速度對患者滿意度的影響[14]；Wu等從醫生的工具—情感交互探索患者健康信息搜索的影響因素[15]；相比之下，少有研究關注在線醫患交互中醫患雙方的行為以及醫生共情的作用。

2.1.2 信任理論

在醫學領域，患者對醫生的信任是評價醫患信任關系最核心的指標。[16]在線醫患交互過程中，醫患信任的建立一般會經歷三個階段：患者對醫生的試探、質疑，到醫患雙方的博弈、談判，再到最終的充分信任。[17]已有研究表明，當醫患信任建立時，患者往往有以下的感激行為：如寫感謝信、贈送醫生數字禮物(5～100元)、進行續費問診、掛該醫生的號進行線下預約等。[9,17]與滿意度的評價相比，這些感激行為需要花費額外的時間和成本。因此，本研究將患者的感激行為作為醫患信任關系建立的依據。

2.2 假設

2.2.1 醫生共情與醫患信任

共情的組成要素為：識別他人的心情、感同身受、回應他人苦惱。[12]對患者而言，疾病本身產生的焦慮、恐懼、孤獨等負面情緒有時比疾病更嚴重。在醫患雙方不熟悉的在線問診中，醫生對患者共情，能緩解患者負面情緒，讓患者感受到理解和尊重，卸下心理預防，促進醫患信任的建立。[18]共情是良好醫患關系不可或缺的重要因素。[13]因此，基于此理論，本研究假設：

H1:醫生共情對醫患信任具有正向影響。

2.2.2 醫生回復框平均字數與醫患信任

相較于醫生響應速度[19]，醫生答復內容的質量可能更為重要。醫生回復框的平均字數反映了醫生給患者指導信息的詳略程度，同時也在一定程度上反映醫生對待患者的態度，是敷衍了事還是耐心解答。Chen等研究表明醫生信息支持可以促進醫患信任的建立。[8]基于以上觀點，本研究假設：

H2:醫生回復框平均字數對醫生信任具有正向影響。

2.2.3 醫患會話累計量與醫患信任

傳統問診中醫生作為問診節奏的掌控者，問診的時間被高度壓縮，患者對疾病的疑惑在高壓下往往得不到全面的回答。在線問診平臺會對問診時長和頻率提供最低保障和續費延時功能，讓患者對醫患的交流具有更多的掌控權。[2]醫患會話累計量是醫患交流深度的體現，若交流次數過少則不利于醫患信任關系的建立。因此，基于以上分析，本研究假設：

H3:醫患會話累計量對醫患信任具有正向影響。

2.2.4 醫患會話比率與醫患信任

以患者為中心的溝通是指醫生尊重患者的偏好、需求，傾聽患者聲音，以患者為主訴，它是良好醫患溝通的前提，而良好的醫患溝通有利于醫患信任的建立[17，18]。因此，本研究假設：

H4: 當醫患會話比率(醫生會話量/患者會話量)<1時，有利于醫患信任建立。

根據以上假說，本研究模型如圖1所示。

圖1 在線醫患信任影響因素研究模型

3 資料與方法

3.1 好大夫在線平臺的介紹

好大夫在線創立于2006年，是中國領先的互聯網醫療平臺之一。截至2022年7月，好大夫在線收錄了國內10 000家正規醫院的89萬名醫生信息，已累計服務超過7 900萬名患者。[20]由于該平臺具有領先性、權威性，并能提供大量的在線醫患交互數據，因此，本研究選取該平臺作為研究對象。

3.2 數據收集及變量測量

2021年4月—2022年4月，在問診服務最活躍的兒科中收集781位醫生的2 328份醫患交互數據。數據收集的內容分為醫生問診行為和患者反饋兩部分。(1)在醫生問診行為中，主要收集醫患會話累計量、醫生回復框平均字數、醫生是否共情和醫患會話比率四種在線醫患交互的獨有特征。(2)在患者反饋行為中，收集的維度有：寫感謝信、贈送數字禮物、進行續費問診和預約掛號。本研究以每條醫患交互記錄作為數據分析單位，測量的方法如表1所示。

表1 變量測量

續表1 變量測量

3.3 統計分析

本研究的分析軟件為SPSS24.0，對獲取的數據進行描述性分析、非參數秩和檢驗、二元logistic回歸，數據收集與分析步驟如圖2所示。

圖2 數據收集與分析步驟

4 結果

4.1 描述性分析與非參數秩和檢驗(Mann-Whithey UT Text)

因參數檢驗的變量類型為計量資料，且需符合正態分布和方差齊性等要求，條件較為苛刻，而本研究有計量、等級和計數三種變量類型，因此選擇使用范圍更廣的非參數檢驗[21]，分析結果如表2所示。

由表2可初步得出：醫生是否共情、醫患會話累計量、醫患會話比率和醫生回復框平均字數是醫患建立信任關系的顯著影響因素(P<0.01)。

表2 描述性分析與非參數檢驗

4.2 二元logistic回歸分析

以是否建立醫患信任為因變量，醫生是否共情、醫患會話累計量、醫患會話比率和醫生回復框平均字數作為自變量進行二元logistic回歸分析得到兩個模型。通過Hosmer-Lemeshow 檢驗，模型一與模型二的P>0.05，表明預測值與觀測值沒有顯著差異，觀測數據與回歸模型擬合良好。進一步用ROC曲線對模型進行評估，ROC曲線以曲線下面積(AUC)的值來評價模型效果，其值在0.5～1之間。當AUC>0.5時，AUC越接近于1，說明診斷效果越好。模型一與模型二的AUC值分別為0.661、0.616，均大于0.5，可認為模型一與模型二的結果真實可靠。

本研究結果如表3所示，在模型一中，(1)醫患會話累計量每增加1次，醫患信任建立的可能性就提升1%(OR=1.010)。因此，H3成立，即醫患會話累計量對醫患信任具有正向影響。(2)對患者共情的醫生建立醫患信任的可能性是沒有對患者共情的醫生建立醫患信任可能性的2.394倍(OR=2.394)。因此，H1成立，即醫生共情對醫患信任具有正向影響。(3)醫患會話的比率每提升1個單位，醫患信任建立的可能性就提升29.1%(OR=1.291)。原假設H4為當醫患會話比率小于1時，有利于醫患信任的建立，而回歸結果未論證“醫患會話比率小于1”這一前提條件，因此需要進一步分析。 在模型二中，醫生回復框平均字數每提升1個單位，醫患信任建立的可能性就提升0.1%(OR=1.001)，因此，H2成立，即醫生回復框平均字數對醫生信任具有正向影響。

表3 二元logistic 回歸

至此，四個假設中，驗證成立的假設有H1、H2、H3，而H4 需要進一步分析。

4.3 醫患會話比率的深入分析

對醫患會話比率進行ROC曲線約登指數臨界值診斷，得到診斷臨界值為0.445，說明當醫患會話比率大于等于0.445時，才有可能建立醫患信任關系。因此，以0.445和1為分界線對醫患會話比率進行劃分，統計結果如圖3所示。

圖3 醫患會話比率*醫患信任關系建立個數直方圖

由圖3可得：建立醫患信任的最佳醫患會話比率為0.445～1.000。說明若該比率小于0.445，患者主訴過度，醫生輸出的信息不夠，不利于醫患信任的建立；同理，若該比率大于1，醫生主訴過度，違反了以患者為中心的醫患交流原則，同樣不利于醫患信任的建立。

至此，本研究假設結果如表4所示。

表4 研究假設結果

5 討論與建議

5.1 討論

5.1.1 醫生的溝通技巧是影響在線醫患信任的關鍵因素

醫生溝通技巧的提升有助于醫患信任的建立。相比于傳統問診，在線問診提供了一個更有效的溝通渠道，幫助改善醫患關系，這與陳娟等[17]、朱西敏等[10]的研究一致。具體體現在：(1)在本研究中，醫生共情對患者信任建立的作用最大。在線問診并不能完全解決患者的醫療需求，更多時候只能起到及時解答患者心中疑惑、給予患者情緒安慰、減輕患者恐懼焦慮的作用。因此，患者更加看重醫生的情感慰藉、醫生服務態度等“軟服務”，醫生共情促進了醫患信任的建立。(2)在進行數據挖掘時發現，若醫生回復框的字數過少(如少于5個字)或醫生的交流次數過少(少于10次)，會讓患者對醫生的身份產生質疑甚至會導致不良的醫患關系。比如有些患者會直接質問醫生“你是不是實習生？怎么問什么都是一句‘請稍等’。”；再如有些患者會對醫生批評指責“說話像擠牙膏，有失醫德”。因此，很多醫療平臺會對醫生回復框的字數和醫生交流頻率做最低次數限制。(3)在醫患會話比率上，比率范圍在0.445～1.000之間對醫患信任具有正向影響。一方面，該比率范圍可以保證患者充分地向醫生訴說心中疑惑和情感需求，同時避免患者訴說過度導致話題擴散，不利于問診的高效進行。另一方面，該比率范圍也能讓醫生在充分了解患者需求后進行針對性解答。在傳統問診中，醫患會話比率無法被控制，而在線問診卻可以實現醫患會話比率的設置，從而盡可能地提高醫患溝通質量。因此，在線問診中醫生應當注重溝通技巧的提升。

5.1.2 在線醫患交互中實現數字共情需要醫患者雙方共同努力

在進行數據挖掘時發現，一方面當醫生對患者共情時，往往能激發患者更多的傾訴欲，患者對醫生的態度會由質疑轉向信賴，患者的表達方式也會由嚴肅轉向輕松活潑。另一方面，當醫生收到患者的感謝信、數字禮物等反饋時，感受到患者尊重和肯定的醫生往往更愿意去回應患者的情感需求。比如有些醫生會在平臺的個人動態上表達對收到患者感謝時開心與欣慰，有些醫生甚至還會一一回應患者的留言。因此，在線醫患交互中，數字共情需要醫患雙方的努力，數字共情能夠有效地促進醫患信任的建立。

5.1.3 本研究的意義與局限

本研究的意義主要體現在以下三個方面：第一，當前有關在線醫患關系的理論思考和實證調研尚處于起步階段，特別是醫患溝通模式各部分的細化和整合有所欠缺，仍有待于進一步拓展。[22]本研究著眼于在線醫患交互的具體過程和內容，收集大量樣本并在嚴格標準下進行實證檢驗，研究的角度細致而深入，彌補了在線醫患關系研究方面的不足。第二，將傳統的線下共情理念拓展到線上問診情境中，即數字共情，彌補了國內數字共情對在線醫患信任影響因素研究空白。第三，本研究從醫生的問診行為和患者反饋兩個角度出發，拓展了在線醫患信任的研究視角。研究結果在促進在線醫患信任的建立和改善醫療APP設計方面具有重要的實踐價值。

本研究的局限性體現在：首先，因平臺的保護隱私政策，本研究沒有獲得患者性別、年齡、職業等個人信息，這些信息很有可能對在線醫患信任有重要影響。其次，本次研究將電話問診和視頻問診的形式排除在外，而視頻問診和電話問診的醫患雙方的語音、語調和眼神的交流可能比單純的文字交流更能傳遞情感。再者，本研究數據僅來源于好大夫在線一個平臺，不同的平臺可能會得出不同的研究結果。因此，未來的研究應對以上的局限性做出完善。

5.2 建議

本研究對醫生、患者、在線醫療平臺、相關部門四個主體提出以下建議。

5.2.1 基于在線醫生

對在線醫生而言，醫生可以在共情、交流次數、回復框字數、以患者為中心的溝通原則等方面提高溝通技巧。社會個人是醫療系統有效性的首要驗證者，患者的聲音是醫療質量的終極權威。[10]在線問診中，醫患溝通的質量直接影響到患者對醫生的信任，而溝通質量的高低很大程度上仍是取決于醫生。互聯網醫療縮小了醫患間信息不對稱的鴻溝，醫患的溝通模式也逐漸地由家長式轉向合作式。若醫生仍是以領導者而不是服務者的角色與患者溝通，很容易引起患者的不滿和抵觸，并且在線問診平臺提供了患者評價功能，醫患溝通不良很可能導致醫生聲譽受損，甚至還可能發生醫患糾紛。相反，良好的醫患溝通同樣可以為醫生“引流”，促進和諧醫患關系的建立。因此，在線問診過程中，醫生應該以友好的服務態度、正面回應患者的情感需求等“軟服務”來提高溝通的質量，進而獲得患者的信任。

5.2.2 基于患者

首先，患者需要意識到在線問診的局限性。一個產品或者技術并不可能適用于所有的患者，在線問診也并不能解決所有的醫療問題，更多的時候只是指明疾病治療的方向。因此，患者不能寄希望于在線問診就能治好疾病，需要充分地利用好線上、線下的醫療資源，需要將期望控制在合理的范圍內。[10]其次，注意溝通禮儀，不能因匿名的網絡環境對醫生隨意批評，甚至侮辱，平臺在保障患者權益的同時也是在保障醫生的權益。最后，積極對醫生的付出進行反饋，醫生也希望能獲得患者的尊重和肯定。

5.2.3 基于在線醫療平臺

在線醫療平臺可以設置一些功能輔助提高醫生溝通技巧。比如對醫生回復框字數和醫患交流的次數做最低限制；還可以進行“共情設計”，如當患者表達消極情緒時，系統可以提醒醫生回應患者的感受，適當地進行情感慰藉等；當患者等待醫生的時間過久時，可以根據患者的訴求智能推送相關醫學文章。患者感知服務質量比實際的醫療技術質量更重要。因此，在線醫療平臺為醫患雙方營造安全、溫暖的服務環境非常重要。

5.2.4 基于相關部門

相關部門應完善以下幾個方面的政策指導：第一，由于在線問診對信息技術有很大依賴性，若是設備缺乏或者網絡不佳會嚴重影響到問診效果，因此相關部門應完善相關信息技術指導，保障網絡環境的流暢。第二，需落實相關政策文件，加強對醫生和患者權益的保障。第三，在線問診只是線上醫療資源利用的開始，問診之后的預約掛號、檢查、處方用藥等后續流程都需要提供專業指導。如何保障整個就醫流程在線上醫療中得以實現是充分利用線上醫療資源的關鍵。因此，國家應該出臺相關政策加強對在線醫療服務連續性的保障，夯實在線醫療服務的結果。

作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。