






摘" 要:" 本研究基于大五人格理論、人際吸引理論和信息質量理論,探索了在線醫療平臺中醫患人格相似性對交互效果的影響。研究建立了一個包括開放性、責任心、外向性、宜人性和神經質五個人格維度的醫患人格相似性與在線交互效果之間的OLS模型和嶺回歸模型,并進一步考察了醫生職稱和患者疾病風險的調節作用。實證結果表明,醫患人格相似性整體上對交互效果具有正向且顯著的影響。具體來說,患者的疾病風險在醫患人格相似性與交互效果之間起到正向調節作用,而醫生的職稱則表現為負向調節作用。在五項人格維度中,開放性、外向性和神經質的相似性對醫患交互效果具有積極影響,而責任心和宜人性的相似性則未顯示出明顯的正向作用。本研究不僅提高了在線醫療互動的理論認識,而且為在線問診平臺的優化及醫療政策制定提供了實證支持。
關鍵詞:" 在線醫療平臺;醫患交互;醫患人格相似性;醫患關系;嶺回歸
中圖分類號:" C 939
文獻標志碼:" A
收稿日期:2024-09-11
基金項目:國家自然科學基金資助項目(71971156,72371188);同濟大學中央高校基本科研業務專項基金資助項目(22120210241)
作者簡介:高漸綺(2000—),女,四川人,碩士研究生,研究方向:大數據分析、醫療服務運營管理;張建同(1966—),女,北京人,教授、博士生導師,研究方向:應用統計、醫療服務運營管理等;張宇婷(1997—),女,山西人,博士研究生,研究方向:互聯網醫療、用戶行為。
文章編號:1005-9679(2024)06-0103-07
Study on the Influence of Doctor-patient PersonalitySimilarity on Online Medical Interaction
GAO Jianqi" ZHANG Jiantong" ZHANG Yuting
(School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China)
Abstract: Based on the Big Five personality theory, interpersonal attraction theory and information quality theory, this study explored the influence of doctor-patient personality similarity on the interaction effect in online medical platform. An OLS model and a Ridge regression model were established for the relationship between doctor-patient personality similarity and the online interaction effect, including five personality dimensions of openness, conscientiousness, extroversion, agreeableness and neuroticism, and the moderating effect of doctor titles and patients' disease risk was further investigated. The empirical results show that doctor-patient personality similarity has a positive and significant impact on the interaction effect. Specifically, the patient's disease risk has a positive moderating effect between doctor-patient personality similarity and interaction effect, while the doctor's professional title has a negative moderating effect. Among the five personality dimensions, the similarity of openness, extroversion and neuroticism had a positive effect on the doctor-patient interaction, while the similarity of conscientiousness and agreeableness did not show a significant positive effect. This study not only improves the theoretical understanding of online medical interaction, but also provides empirical support for the optimization of online consultation platform and medical policy formulation.
Key words: online medical platform; doctor-patient interaction; doctor-patient personality similarity; doctor-patient relationship;ridge regression
0" 引言
隨著社會發展,人們消費水平提高、健康觀念發生轉變,我國正面臨著醫療資源緊缺和優質資源分布不均問題,數據顯示,雖然醫生人數在增長,但依然不能緩解醫師日均擔負的不斷加重。線下問診時間成本高、看病過程復雜,不能確保醫生和患者之間的充分交流,更有可能引起醫生和患者之間的爭吵,導致醫患關系緊張。
在上述情況下,隨著移動信息和通信技術的不斷發展,以及用戶規模的增加,移動技術在醫療和健康領域得到了廣泛應用,已成為解決消費者日益增長的醫療需求的有效途徑。移動問診平臺是一種以移動應用為基礎的醫療服務模式,它允許患者通過智能手機或平板電腦與醫生進行在線咨詢、診斷和治療。此新興醫療模式已在全球范圍得到廣泛應用,特別是在一些發展中國家,它為患者提供了便捷、高效的醫療服務,極大地縮小了城鄉醫療水平差距。在這個背景下,研究在線醫患交互效果變得愈發重要,而醫患之間的人格特征相似度極有可能直接影響醫療交互的有效性和良性發展,從而可能對醫療結果產生重要的影響。由此,本文聚焦的在線醫療醫患人格相似性對交互效果的影響研究不僅可以提高在線醫療的交互質量和醫療效果,還可以為醫療政策的制定和在線問診平臺的建設提供有益數據支持。
1" 文獻綜述
自在線問診平臺問世起,學者已開展大量關于問診過程中醫患交互影響的研究,眾多研究關注了醫患交互如何影響服務評價或患者回報。如Kaplan等人探討了醫生-患者互動如何影響慢性疾病患者的治療結果和滿意度,強調了醫患交互對服務評價的影響。吳桂萍等人以雙因素理論為基礎,從醫生-病人互動角度探討病人網上問診滿意度的影響因素。Donaghy等人探討了在線視頻咨詢在提供初級保健服務時的可接受性、益處和挑戰,以及它對患者滿意度和醫療服務評價的影響。Chen等人利用提取文本信息的方法,測量了醫生的信息支持和情感支持,并探究在線醫患交互對患者滿意度的影響。Hesse等人利用情感交換理論(AET),探究了醫生的情感溝通和情感剝奪對患者行為的影響關系。Moorhead等人歸納了社交媒體在促進公眾、患者和衛生專業人員之間進行健康溝通方面的應用、好處以及限制。Oh等人探究了韓國糖尿病患者在糖尿病在線社區中交換計算機介導的社會支持(CMSS)對于患者賦權感和積極與醫生溝通意愿的影響。針對醫患交互的研究現狀,在近幾年醫患交互影響的研究中,患者滿意這個研究主題的出現非常高頻,另外,考慮因素也逐漸從醫生或患者一方角度到醫生和患者雙方角度,但整體而言對于醫患交互效果的影響因素研究較少。
在關注醫患人格特質對于醫患交互影響的研究中,徐茂云等人對醫生的人格特征進行了調查,發現被投訴醫生具有更高的懷疑性和憂郁性。李繼龍等人針對正畸患者的人格狀況進行了評估,發現精神質高傾向患者更易產生醫患矛盾。宋寶香等人將五因素人格模型和理性行為理論相融合后發現,個體高開放性、高外向性和高宜人性的人格特質有助于推動知識共享。代寶等人根據社會認知理論和大五人格模型,研究發現僅有外向性和盡責性對SNS用戶的內容創造行為產生了明顯的影響。趙靜波等人研究了患者攻擊性與患者人格對醫患信任的影響及影響路徑,發現在患者攻擊性與醫患信任之間,大五人格特質具有中介作用,并對醫患信任產生預測作用。王傳明等人研究了高年級醫學生的人格特征和醫患溝通能力現狀,以及兩者之間的關系,發現責任心影響最大,其次是宜人性。目前對于在線醫患交互文本中醫患之間潛在的人格相似性特征的研究還沒有確切的結論且大多更加側重于線下醫患交互,對于在線醫療平臺上交互情況研究較少。
本文以人際吸引理論為基礎,探索在線醫患交互文本信息中醫患人格相似性對交互效果的潛在影響,在理論上可以豐富考慮醫患人格相似性的醫患交互研究理論體系,在實踐上可以幫助在線問診平臺進行醫生和患者高效匹配,為平臺運營管理策略提供科學依據和建議。
2" 研究假設
2.1" 人格相似性對醫患交互質量的影響
根據人際吸引理論中的相似性原則,當人們覺得自己和別人很像的時候,彼此之間就會更有吸引力。在建立聯系初期,我們會根據人格相似性感受來進行評價,即評估對方與自己的人格特征相似度水平。在醫療健康領域,也有研究表明,虛擬健康咨詢系統的交流模式和用戶的交流模式越適配,便能更加吸引用戶,在互動時也會提供更多的趣味、更高的信任度及信息明晰度。根據大五人格理論,人格特征分為五個層面:開放性、責任心、外向性、宜人性和神經質,不同人格特征的醫生和患者對醫療信息的敏感程度和反應方式不同,我們認為性格相似度高的個體之間交互效果會更好,所以做出如下假設:
H1:醫患人格相似性對醫患交互效果有正向影響
H2:醫患之間的開放性人格相似性對醫患交互效果有正向影響
H3:醫患之間的責任心人格相似性對醫患交互效果有正向影響
H4:醫患之間的外向性人格相似性對醫患交互效果有正向影響
H5:醫患之間的宜人性人格相似性對醫患交互效果有正向影響
H6:醫患之間的神經質人格相似性對醫患交互效果有正向影響
2.2" 醫生職稱和患者疾病風險的調節作用
在線醫療平臺是醫患交流的新途徑。對于醫生來說,高職稱醫師因其有數年行醫經驗,已有病人資源及線下口碑,使其通過提供在線醫療服務來提高自身聲望和名譽的動機降低。同時,高職稱的醫生普遍年紀偏大,習慣于與病人進行線下交流,對基于信息技術的線上醫療平臺的運用并不熟練。
對于患者來說,自身的病情嚴重程度對身心都會有很大的影響。因此對于疾病風險較高的患者需要與醫生頻繁接觸,由此產生的依賴感更為強烈。長期溝通可能有助于患者與醫生感知彼此的人格相似度,使得患者更愿意去增加與醫生的交流。
根據以上分析,提出假設:
H7:醫生的職稱減弱了醫患人格相似性與醫患交互效果的聯系
H8:患者疾病風險嚴重程度增強了醫患人格相似性與醫患交互效果的聯系
根據以上假設分析,構建在線醫療平臺的交互效果影響因素研究理論模型,如圖1所示。
3" 變量定義
3.1" 數據
春雨醫生是以移動互聯為基礎的在線醫患互動咨詢平臺,通過向患者提供健康咨詢和健康管理等多種業務,積累了海量的醫患互動信息。本文以春雨醫生APP為例,截至2023年5月,采集了來自192個不同科室的1101條醫師和病人的問診數據,將那些因為隱私原因而不能展示出來的病歷和重復記錄進行了篩選,保留了共52769條診療記錄,并對其進行了分析研究。
3.2" 因變量
本文研究的因變量是醫患交互效果。根據信息質量理論,信息的長度決定了信息內容的豐富程度,較長的溝通文本涵蓋了溝通雙方更多、更詳細的信息,信息豐富度越高,交互效果就越好。在研究過程中,以醫患雙方一問一答作為一輪,使用話輪數來衡量醫患交互效果。
3.3" 自變量
自變量是醫患的人格相似性及開放性、責任心、外向性、宜人性、神經質五個層面的人格相似性。本文采用文本挖掘技術,從在線醫患對話文本中提取醫生和患者的人格特征,并使用余弦相似度計算獲取醫患整體人格相似性、使用差值衡量分層面人格相似性,得到本研究的自變量。在獲取醫患人格特征的過程中,本文使用中科院心理分析系統 TextMind進行詞匯特征提取。
3.4" 調節變量
醫生職稱代表著醫生在醫療領域的專業能力水平,本文選擇醫生職稱作為調節變量,使用虛擬變量來衡量醫生職稱等級,1代表醫師,2代表主治醫師,3代表副主任醫師,4代表主任醫師。另外,不同嚴重程度的患者具有不同的問診需求和心理狀態,本文對照2022年國家統計年鑒上的病癥死亡率數據,將患者疾病嚴重程度劃分為了三類,并使用虛擬變量表示患者疾病的嚴重程度,1代表輕微疾病,2代表中等疾病,3代表嚴重疾病。
3.5" 控制變量
本文選取醫生在線回復數和醫生所在醫院等級作為控制變量,其中,在線回復數能從春雨醫生APP直接獲取,代表醫生為患者提供的總在線服務數量;醫生所在醫院等級采用虛擬變量衡量,1代表三甲醫院,0代表非三甲醫院。
綜上所述,本文所使用的具體變量及描述性統計如表1所示。
4" 實證模型及結果
4.1" 相關性分析
首先,本文對自變量進行了相關性分析,結果如表2所示。從自變量之間的相關系數矩陣分布可以看出,五大人格一些維度之間存在較強的相關關系,在構建模型時,需要考慮多重共線性問題,其他指標的相關系數均在可接受范圍內。
4.2" 實證模型
本文通過最小二乘回歸模型先驗證醫患人格相似性對醫患交互效果的影響。接下來將調節變量增加到模型中以驗證醫生職稱的調節作用。
在考慮人格五個維度對于醫患交互效果的影響時,由于自變量之間存在高度相關性,傳統的最小二乘法可能會導致系數估計不準確、方差較大等問題。因此,本文使用可以處理多重共線性問題的嶺回歸模型。
綜上,本文所構建的人格相似性對醫患交互效果的實證分析模型如下:
4.2.1" 醫患人格相似性對醫患交互效果的影響模型
Model1僅考慮醫患人格相似性對醫患交互效果的影響:
SDPij=β0+β1 PerSij+εij+μij
Model2驗證醫患人格相似性對醫患交互效果的影響時考慮了控制變量的影響:
SDPij=β0+β1 PerSij+β2 Controlij+εij+μij
Model3在上述模型的基礎上考慮醫生職稱和患者疾病風險對醫患交互效果的調節作用:
SDPij=β0+β1 PerSij+β2 PerSij×Doc-Title+β3 PerSij×DRisk+β4 Controlij+εij+μij
式中,i代表患者,j代表醫生,SDPij為醫患交互效果,PerS為患者i和醫生j之間的人格相似性,DocTitlej為醫生j的職稱,Control為控制變量。
4.2.2" 醫患人格特征的五個層面對醫患交互效果的影響模型
Model4僅考慮醫患人格特征的五個層面對醫患交互效果的影響:
SDPij=β0+β1 OpenSij+β2 ConscSij+β3 AgreeSij+β4 Extraij+β5 NeuroSij+εij+μij
Model5驗證醫患人格特征的五個層面對醫患交互效果的影響時考慮了控制變量的影響:
SDPij=β0+β1 OpenSij+β2 ConscSij+β3 AgreeSij+β4 Extraij+β5 NeuroSij+β6 Controlij+εij+μij
為解決多重共線性問題,Model4和Model5采用嶺回歸,在OLS的基礎上引入正則化項,其系數估計公式如下:
ridge=(XT X+KI)-1XT y
式中,OpenSij為患者i和醫生j開放性層面人格相似性,ConscSij為患者i和醫生j責任心層面人格相似性,AgreeSij為患者i和醫生j宜人性層面人格相似性,ExtraSij為患者i和醫生j外向性層面人格相似性,NeuroSij為患者i和醫生j神經質層面人格相似性,ridge是嶺回歸系數的估計值,X是自變量矩陣,y是因變量向量,K是嶺參數,I是單位矩陣,其他變量的解釋與前面相同。
4.3" 模型結果
本文第一部分采用回歸模型進行估計,分為三個步驟。第一步僅考慮自變量,第二步引入控制變量,最后通過交互作用驗證整個模型。表3總結了回歸結果。結果表明,醫患人格相似性對醫患交互效果有顯著的正向影響。因此假設1得到支持。醫生職稱減弱了醫患人格相似性對醫患交互效果的影響,這驗證了假設7。同時,患者疾病風險增強了醫患人格相似性對醫患交互效果的影響,從而驗證了假設8。
第二部分在嶺回歸分析過程中,如圖2,根據嶺跡圖,嶺參數Kgt;0.17時,5個自變量的變化趨勢開始趨于平穩,故取K=0.17,并引入了控制變量。
表4總結了醫患之間開放性、責任心、宜人性、外向性、神經質五個層面人格相似性對醫患交互效果的影響,結果表明,開放性、外向性和神經質對醫患交互效果有正向影響。責任心和宜人性對醫患交互效果未顯示出明顯的正向作用。驗證了假設2、假設4和假設6。
表5總結了本文研究的假設結果。
4.4" 實證結果討論
通過以上的研究本文發現,第一,醫患人格相似性對醫患交互效果有正向且顯著的影響。這表明,在人際交往過程中,若交互雙方的人格相似性較高,這將促進雙方產生良好的情緒,并且更愿意進行深入的交流。也有相關研究表明,人格相似性對友誼、親密關系、領導能力等方面都有積極的影響。在線問診醫患交互過程中,當醫生與患者的相似程度很高時,兩者在交互過程中所產生的舒適感和愉悅感也隨之增加,就越能促進醫患之間產生更多高質量的交流,從而提高患者對醫生的認可度。
第二,本文發現患者的疾病風險加強醫患人格相似性與醫患交互效果的關系,相反,醫生的職稱會減弱這一關系。一種原因是,精神更為緊張的病人希望從醫生處得到更好的醫療服務,也希望得到更多來自醫生的精神慰藉。而當患者與高職稱的醫生交互時,醫生的專業資歷會加強在線醫患的知識不對稱,造成醫患溝通障礙。因此,人格相似性對疾病情況更為嚴重的患者有積極的調節作用,而對高職稱醫生有消極的調節作用。
第三,在五項人格層面中,開放性、外向性、神經質對醫患交互效果有正向影響,而責任心、宜人性則未顯示出明顯的正向作用。這表明,擁有相似人際互動傾向、對待外界的接納度和情感調節方式的雙方溝通效果會更好。這背后原因可能是高責任心的個體傾向于通過努力來滿足期望,而低責任心的個體則可能會更容易放棄;宜人程度高的個體傾向于通過幫助他人來滿足期望,而宜人程度低的個體則可能會拒絕提供分外的幫助。
5" 結論與展望
本文以春雨醫生APP為案例,依據大五人格理論、人際吸引理論和信息質量理論建立了醫患人格相似性與醫患交互效果的研究模型。通過實證分析,主要貢獻在于:(1)研究了在線醫生與患者互動的文字中所蘊含的隱性個性相似度,探索其對在線醫患互動效果的影響,證實了醫患人格相似性對醫患交互效果有正向且顯著的影響;(2)將醫患人格相似性細分到開放性、責任心、宜人性、外向性、神經質五個層面,探究五個不同層面的人格相似性對在線醫患交互效果的影響,證實了開放性、外向性、神經質方面的相似性對在線醫患交互具有顯著正向的影響;(3)考慮了醫生職稱和患者疾病風險的調節作用,研究結果表明醫生職稱起負向調節作用,而患者疾病風險起正向調節作用。
本文研究對于探索在線醫患交互機制的文本挖掘角度有所貢獻,并進一步應用了大五人格理論、人際吸引理論和信息質量理論于在線醫療領域,從而豐富相關文獻資料。同時,本文研究對于實踐也有一些啟示。在線問診平臺可以針對醫生和患者的個性特點,建立醫生和患者的人格特征分析數據庫,增設醫生和患者的人格信息標簽并進行展示,在問診前對醫患進行個性化的醫療匹配和推薦,從而達到改善病人治療效果的目的。并且通過對醫生和患者內在的個性共性的剖析,也有助于增進雙方的理解,減少醫生和患者的沖突。
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