數字健康背景下糖尿病基層醫防融合服務的需求研究

【摘要】 背景 隨著人口老齡化進程加快，居民疾病譜變化，以糖尿病為代表的慢性病患病率逐年攀升，亟須建立廣覆蓋、高效率的基層醫防融合模式。已有研究多聚焦于健康管理服務需求及服務采納的影響因素，鮮有對數字技術下慢性病醫防融合服務需求進行識別與分析的研究。目的 探索數字健康背 景下居民對糖尿病醫防融合服務需求，以及不同服務內容對服務對象接受度與滿意度的影響，以期為完善全過程、全方位的醫防融合服務提供理論依據。方法 結合相關研究與實際工作，確立了20項糖尿病醫防融合服務需求調查項目，并于2023年1—6月，采用便利抽樣法調查福建省、廣東省和云南省的糖尿病患病及風險人群，獲取410名受訪者數據，收集性別、年齡、文化程度、居住地類型和醫保類型五類人口學特征，依據Kano模型分析法進行屬性分類分析，考察不同屬性的服務需求與居民滿意度的關系，進而提出糖尿病醫防融合服務供給策略。結果 不同人口學特征的居民對糖尿病醫防融合服務需求顯示出共性和個性差異，其中，不同年齡段和文化程度的人群服務需求差異較大。糖尿病防治群體的醫防融合服務需求聚焦在篩防和診療環節，但互聯網與社交媒體提供的相關便捷服務與用戶的滿意度無關。結論 應當提升糖尿病基層醫防融合服務個性化水平，充分滿足服務人群的“糖尿病與并發癥初步篩查”等必備屬性需求，完善“建立全周期個人電子健康檔案”等期望屬性服務，以及提升“風險預測”“遠程健康監測”等魅力屬性需求的服務。

【關鍵詞】 糖尿病；醫防融合；數字健康；服務需求；Kano模型

【中圖分類號】 R 587.1 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0597

Demand Analysis of Diabetes Primary Healthcare and Prevention Integration Services in the Context of Digital Health

WU Xinyi1，ZHANG Yongze2，YANG Chenghu1，WU Xiaoyuan3*

1.School of Economics and Management，Fuzhou University，Fuzhou 350108，China

2.Endocrine Department，the First Affiliated Hospital of Fujian Medical University，Fuzhou 350122，China

3.School of Economics and Management，Minjiang University，Fuzhou 350108，China

*Corresponding author：WU Xiaoyuan，Associate professor；E-mail：yuan@mju.edu.cn

【Abstract】 Background With the acceleration of the aging process of the population and the change of the disease spectrum of residents，the prevalence of chronic diseases such as diabetes is increasing year by year. It is urgent to establish a wide coverage and efficient medical prevention integration mode. Most of the existing studies have focused on the demand for health management services and the influencing factors of service adoption，and few have identified and analyzed the demand for chronic disease healthcare and prevention integration services under digital technology. Objective To explore the demand of residents for medical and preventive integration services for diabetes in the context of digital health，and the impact of different service contents on the acceptance and satisfaction of service objects，so as to provide a theoretical basis for the public to improve the whole process and all-round medical and preventive integration services. Methods Combined with relevant research and practical work，20 survey items on demand for diabetes medical and prevention integration services were established. From January to June 2023，convenient sampling method was used to survey diabetes patients and risk groups in Fujian Province，Guangdong Province and Yunnan Province，and 410 respondents' data were obtained. According to five demographic characteristics of gender，age，education level，residence type and medical insurance type，attribute classification analysis was carried out according to Kano model analysis method，to investigate the relationship between service demand of different attributes and residents' satisfaction，and then put forward the supply strategy of diabetes medical and prevention integration services. Results Residents with different demographic characteristics show common and individual differences in the demand for medical and preventive integration services for diabetes. Among them，the demand for services among people of different ages and educational levels is quite different. The demand for medical prevention integration services of diabetes prevention and treatment groups focuses on screening，prevention and treatment，but the relevant convenient services provided by the Internet and social media have nothing to do with user satisfaction. Conclusion The level of personalization of diabetes primary health care and prevention services should be improved to fully satisfy the needs of the service population for essential attributes such as "initial screening for diabetes and complications"，improve the services for desired attributes such as "establishment of a full-cycle personal electronic health record"，and enhance the services for charismatic attributes such as "risk prediction" and "remote health monitoring". It will also improve services with desired attributes such as the establishment of a full-cycle personal electronic health record，and enhance services with attractive attributes such as "risk prediction" and "remote health monitoring".

【Key words】 Diabetes mellitus；Healthcare and prevention integration；Digital health；Service demand；Kano model

隨著人口老齡化進程加快，居民疾病譜變化，以糖尿病為代表的慢性病患病率逐年攀升，醫療與公共衛生體系分離、重醫輕防導致當前的醫療衛生服務體系難以有效滿足人民群眾的健康需求［1-2］。將治病和防病結合起來，建立廣覆蓋、高效率的醫防融合模式，強化早診斷、早治療、早康復，有利于提升醫療衛生資源使用效率，最大限度地減少居民健康問題［3］。然而，醫防融合實踐尚在探索階段，存在居民對家庭醫生服務認知模糊、“簽而不約”［4］、對互聯網+護理服務接受度不高［5］等問題，單純依靠政府行政推動，并不能解決服務供給快速增長與服務利用率低之間的矛盾，必須在提升醫防融合服務能力的同時，提高政策實施對象的服務接受度［4］。

近20年來，我國糖尿病患病人數爆發式增長，糖尿病防治成為多地開展醫防融合實踐的突破口。國內外許多學者圍繞糖尿病醫防融合展開了討論，主要聚焦于糖尿病防治協同需求調查［6-8］、健康管理服務采納的影響因素［9］及醫防融合服務模式［10］探究。已有研究為提高服務對象的接受度奠定了基礎，但是相關研究對于數字技術應用于糖尿病醫防融合所帶來的服務變化關注較少，PORTZ等［11］提出為慢性病患者提供患者門戶網站，進而提供就診預約、電子健康記錄、輔助自我健康管理、非緊急問題的在線聯系服務，可以改進醫療衛生的服務交付與服務質量，年齡、收入、受教育程度、醫療保險類別、居住地等均會對數字化基層醫療服務的使用產生影響［12-13］。雖然數字技術的應用能夠顯著提升醫療健康領域的服務精細化水平［14］，但是研究尚未能揭示不同服務內容對服務對象接受度與滿意度的影響。Kano模型能夠有效識別用戶需求的屬性差異，適用于公共衛生管理領域研究［15-17］。本研究從數字健康視角出發，對居民糖尿病醫防融合服務需求進行梳理，采用Kano模型探討不同人口學特征人群對于糖尿病醫防融合服務項目的需求屬性，并分析各屬性與用戶滿意度間的關系，進而提出糖尿病基層醫防融合服務供給策略。

1 對象與方法

1.1 研究對象

2023年1—6月，采用便利抽樣法調查福建省、廣東省和云南省的糖尿病患病及風險人群。納入標準：（1）年齡30歲及以上；（2）自身患有糖尿病或一級親屬中有2型糖尿病家族史；（3）了解糖尿病篩查和診療流程；（4）有社區衛生服務機構或鄉鎮衛生院就診經歷。排除標準：（1）未使用智能手機；（2）存在阿爾茨海默病、認知障礙等精神性疾病。所有受訪對象簽署知情同意書，本研究遵循生物醫學倫理守則，通過福建醫科大學附屬第一醫院倫理委員會審查（審批號：閩醫大附一倫理醫研［2021］327號）。

基于橫斷面調查樣本量估算公式，測算問卷調查最低樣本量［18］。樣本量估算公式為：

N=U21-α P0（1-P0）/d2 式（1）

其中，N為樣本量，U1-α為標準正態分布的臨界值，P0為可能的概率，d為允許的誤差范圍。本研究選取α=0.05，所以查表得U1-α=1.96。P0是預期的某種特性在總體中的概率，綜合已有文獻可知糖尿病前期患病率為45%～47%［19］，確定P0=45%，本研究愿意接受P0的估計誤差取d=0.05。將這些值代入公式，得到樣本量N=380，即問卷調查最低樣本量應為380。

1.2 研究方法

1.2.1 Kano模型：1984年日本學者狩野紀昭根據雙因素理論提出了Kano模型［20］。該模型根據不同種類服務質量與客戶滿意度之間的關系，將服務質量特性分為以下屬性：必備屬性（must-be quality，M），指用戶認為服務產品所必須具備的性質或作用，即雖然提供該服務無法顯著提高用戶滿意度，但當服務不充分時，用戶不滿情緒會明顯增加；期望屬性（one-dimensional quality，O），指與用戶滿意度和需求滿足程度呈正相關關系的服務需求，當該需求得到滿足時，用戶滿意度將明顯提高，但如果這些需求未得到滿足，用戶滿意度將明顯下降；魅力屬性（attractive quality，A），指超出用戶預期的服務產品性質或作用，需求被滿足時能夠有效提高用戶滿意度，滿足不充分時也不會引起用戶的不滿；無差異屬性（indifferent quality，I），指不論提供該項服務與否，對用戶滿意度無顯著影響；逆向屬性（reverse quality，R），指該服務存在的時候會導致用戶不滿，服務不足反而會讓用戶滿意；可疑屬性（questionable quality，Q），代表有問題的結果，多來源于用戶誤解或誤選某個選項。服務需求滿足的順序或改進的策略為M>O>A>I［21］。

Kano模型借助結構型調查問卷區分各項服務對于被調查者的需求屬性。調查問卷的設計思路：從正反兩方面分別調查提供（不提供）某項醫療衛生服務時，被調查者的主觀看法，例如“如果為您提供（不提供）：全周期個人電子健康檔案，您覺得”，備選項有“很喜歡、理應如此、無所謂、勉強接受和不喜歡”5個等級。根據受訪者回答結果進行服務需求屬性分類，分類方式見表1，其中頻數最高者為需求分類屬性。

1.2.2 Better-Worse系數矩陣：傳統的Kano模型根據各類質量屬性所占比例最大值來確定代表性質量屬性，該方法忽略了占比相對接近的質量屬性。TIMKO（1993）提出了“客戶滿意度系數”來量化用戶使用產品或服務時的滿意和不滿意程度，以綜合考量各類屬性對于最終質量屬性確定的影響［22］。其通過式（2）和（3）將每個接受元素的質量屬性轉換為滿意/不滿意指數，即滿意影響力Better系數（又稱SI）和不滿意影響力Worse系數（又稱DSI）。SI通常高于0低于1，表示某項服務的提供對被調查對象滿意度提升的程度，數值越接近1，滿意度增速就越快；DSI則高于-1低于0，表示不提供某項服務導致顧客滿意度下降的程度，其絕對值越大，滿意度降速就越快。

SI=（A+O）/（A+O+M+I） 式（2）

DSI=-1×（M+O）/（A+O+M+I） 式（3）

以Worse系數絕對值為橫坐標，Better系數為縱坐標，繪制Better-Worse二維矩陣。該矩陣圖經過縱橫坐標軸均分后劃分為四個象限：第一象限對應期望屬性（O）；第二象限對應魅力屬性（A）；第三象限對應無差異屬性（I）；第四象限對應必備屬性（M）。

1.3 問卷設計

用戶對產品或服務的接受度受多種因素的影響，主要包括產品設計、服務內容及用戶的個體因素。為此，本研究問卷設定的糖尿病醫防融合服務項目首先依據相關學者［6-8，11-13］的研究，并結合《國家衛生計生委辦公室關于印發國家慢性病綜合防控示范區建設管理辦法》［23］，形成初步需求調查條目，而后通過訪談糖尿病患者和風險人群進行需求調查條目補充和歸納，最后咨詢社區衛生服務中心的全科醫生、三級醫院糖尿病專科醫生、基層醫療衛生機構的管理者以及數字醫療服務的平臺軟件服務商，進一步梳理服務需求，最終確立了20項糖尿病醫防融合服務需求調查項目，涵蓋了糖尿病預防、篩查、診斷、治療、康復全程，具體涉及服務項目見表3。前測調查50例受訪者，測得問卷正向問題的克朗巴哈系數為0.923，反向問題的克朗巴哈系數為0.956，均高于0.7，說明問卷具有良好信度，正向問題的KMO值為0.774，反向問題的KMO值為0.839，二者的Bartlett球形度檢驗顯著性均<0.001，符合效度指標檢驗標準，表明問卷具有良好效度。

通過線上問卷星填寫與線下訪問調查結合的方式發放問卷，其中，線下面對面現場調查主要是針對60歲以上、自主填寫有困難的老年人群。問卷發放過程中，研究團隊招募問卷發人員，問卷發放人員主要為健康管理、社會工作專業的本科生。研究團隊對問卷小組成員進行培訓，包括研究的目的和意義、問卷發放過程中的注意事項等，內分泌專科醫生、醫療服務管理領域專家共同對問卷調查結果進行質量控制。

2 結果

2.1 基本情況

本次調查共計收回問卷543份，剔除選項填寫不符合邏輯、自主在線填寫時間小于3 min的問卷，最終獲得有效答卷410份，有效回收率為75.5%。其中，男203人，女207人；年齡以41～60歲為主，占57.6%（236/410）；文化程度以高中、職高或中專及以上為主，占81.7%（335/410）；居住地以城鎮為主，占69.3%（284/410）；城鄉居民醫保和城鎮職工醫保的參保人數較為均衡，具體見表2。檢驗問卷信度與效度，其中正向問題與反向問題的克朗巴哈系數為0.867與0.921，KMO值分別為0.903與0.933，問卷具有良好的信度與效度。

2.2 基于人口學變量的需求屬性分析

根據人口學變量分組，糖尿病基層醫防融合服務需求體現出不同的質量屬性，這意味著不同人口學特征群體對醫防融合服務項目有不同的接受度，具體如表3所示。從整體來看，除小部分群體對糖尿病及其并發癥的初步篩查服務表現出期望屬性，大部分群體認為其應該為必備屬性；對于建立全周期個人電子健康檔案、提供全科醫生診療和轉至上級醫院專科就診三類服務，大部分群體都將其劃分為期望屬性；此外，有7項服務被大部分受訪群體歸類為魅力屬性，包括風險預測、上門診療/護理、全科醫生復診或隨訪、個性化的日常健康管理方案、遠程健康監測、膳食/運動線上咨詢指導、與醫生聯系的網絡平臺。另外，糖尿病相關知識在線宣傳與推送服務和與其他患者經驗交流的網絡平臺或小程序兩項服務，在所有群體表現出無差異屬性，進而不影響用戶對基層醫防融合服務的評價。

2.2.1 基于性別要素的需求屬性分析：按性別分類，男性與女性對16項服務需求偏好表現出一致性，分別包括Q1～Q12、Q14、Q17、Q18、Q20。其中對于建立全周期個人電子健康檔案（Q1）、提供全科醫生診療（Q4）和轉至上級醫院專科就診（Q17），兩類人群表現為期望屬性；Q3、Q5～Q9、Q12、Q14、Q19這9項服務，兩類群體歸類為魅力屬性；對于糖尿病相關知識在線宣傳與推送（Q10）、定期線下健康科普宣傳活動（Q11）、病情允許時轉回基層醫療衛生機構康復治療（Q18），兩類人群則表現為無差異屬性。從存在差異的服務需求看，如圖1所示，對于用藥/注射線上咨詢指導（Q13）是女性群體的必備屬性，疾病相關的心理問題線上咨詢指導（Q15）是女性群體的魅力屬性，男性群體均表現出無差異屬性；對于復診或隨訪提醒與預約服務（Q16），男性群體表現出魅力屬性，而女性群體則將其歸屬于必備屬性。

2.2.2 基于年齡要素的需求屬性分析：不同年齡段的人群對于部分服務項目存在共性屬性需求，其中，Q6、Q8、Q14在各年齡段人群中共同表現出魅力屬性，Q18、Q20表現出無差異屬性。糖尿病及其并發癥初步篩查（Q2）、全科醫生對糖尿病的診療（Q4）、病情需要時轉至上級醫院專科就診（Q17）三項服務被認為是必備屬性或期望屬性。由于身體狀況和生活方式的差異，不同年齡段的人群對于糖尿病醫防融合服務項目存在不同需求，如圖2所示。其中，30～40歲和41～60歲人群均認為Q3、Q7、Q9、Q12、Q19服務為魅力屬性，而61歲及以上表現出無差異屬性；41～60歲和≥61歲兩個年齡段人群均對疾病相關的心理問題的線上咨詢指導（Q15）表現出無所謂的特質，而30～40歲人群將這兩項服務歸為魅力屬性。對于糖尿病相關知識在線宣傳推送（Q10）和定期線下健康科普宣傳活動（Q11），僅61歲及以上用戶群體認為是期望屬性，其他兩類年齡段人群均表現出無差異屬性。

2.2.3 基于文化程度要素的需求屬性分析：相關研究已經證實了受教育程度對于醫療服務認知和需求存在一定影響［9-24］，不同受教育程度群體對于糖尿病醫防融合服務需求偏好也存在共性與差異。三類不同受教育程度的群體都對Q17表現出期望屬性，對Q3、Q6、Q14和Q19表現出魅力屬性，對Q10和Q20表現出無差異屬性。受教育程度不同的群體對于各服務項目態度的具體差異，見圖3。對于全科醫生的復診或隨訪服務（Q17）、健康管理或康復的日常行為督促與效果評估（Q9）和遠程健康監測（Q12），中級及以上受教育程度人群共同表現出魅力屬性，而初級受教育程度人群表現出無差異屬性；對于提供疾病相關的心理問題的線上咨詢指導服務（Q15），中級及以下文化程度人群共同表現出無差異屬性，高等教育人群表現出魅力屬性；此外，提供三級醫院專科醫生診療服務（Q5）能夠提升高中及以上文化程度人群對醫防融合服務的滿意度。

2.2.4 基于居住地類型要素的需求屬性分析：城鎮和農村受訪者在Q1～Q8、Q10、Q12～Q14、Q19、Q20這14項糖尿病醫防融合服務表現出一致性，反映了城鎮和農村居民在醫療衛生服務需求方面的差距已相對較小，如圖4所示。其中，農村受訪者對于提供康復的日常行為督促與效果評估服務（Q9）、定期的線下健康科普宣傳活動（Q11）和疾病相關的心理問題的線上咨詢指導（Q15）表現出魅力屬性，對于復診或隨訪的提醒與預約（Q16）表現出期望屬性，對于病情允許時轉回基層醫療衛生機構康復治療（Q18）表現出必備屬性，而城鎮受訪者對于以上5項服務均表現出無差異屬性。

2.2.5 基于醫保類型要素的需求屬性分析：醫保報銷比例顯著影響醫療需求行為［25］，從而影響不同醫保類型群體對醫防融合服務項目的需求。兩類醫保類型受訪者在14項服務項目中表現出一致性，包括對Q1、Q4和Q17表現出期待屬性，對Q3、Q5～Q8、Q12、Q14、Q19表現出魅力屬性，對Q10、Q18和Q20表現出無差異屬性。對比分析需求屬性分類差異較大的項目，如圖5所示，對于用藥/注射的線上咨詢指導（Q13）和疾病相關的心理問題的線上咨詢指導服務（Q15），城鄉居民醫保受訪者表現出無差異屬性，城鎮職工醫保受訪者分別表現出必備屬性和魅力屬性，表明城鎮職工醫保受訪者更關注疾病相關的用藥和心理問題，提供這兩類服務容易獲得城鎮職工醫保人群更高的認可。城鄉居民醫保受訪者將健康管理或康復的日常行為督促與效果評估（Q9）和定期的線下健康科普宣傳活動（Q11）歸屬于魅力屬性，復診或隨訪的提醒與預約（Q16）歸屬于必備屬性，但城鎮職工醫保受訪者群體對此三項服務均表現出無差異屬性。

3 討論與建議

3.1 討論

本研究基于Kano模型，構建了20項糖尿病醫防融合服務項目調查表，分析數字健康視角下糖尿病防治人群對醫防融合服務項目的接受度，以及各類服務需求屬性的差異。

一是糖尿病的醫防融合服務需求聚焦在篩防和診療環節，兩類服務的提供會對防治群體滿意度產生顯著影響。一方面糖尿病及其并發癥的初步篩查服務表現為必備屬性，雖然提供該服務無法顯著提高用戶滿意度，但服務不充分時，用戶不滿情緒會明顯增加；另一方面，建立全周期個人電子健康檔案、提供全科醫生診療和轉至上級醫院專科就診三類服務表現為期望屬性，與用戶的滿意度正相關，說明滿足這三類服務需求，用戶滿意度將明顯提高，如果得不到滿足將直接影響其對醫防融合服務的整體滿意度。而風險預測、上門診療/護理、全科醫生復診或隨訪、個性化的日常健康管理方案、遠程健康監測、膳食/運動線上咨詢指導、與醫生聯系的網絡平臺等7項服務被大部分受訪群體歸類為魅力屬性，意味著這些服務雖然能夠有助于糖尿病醫防融合滿意度的提升，但是即使當前不能滿足用戶需求，也不會導致用戶滿意度下降。最后，糖尿病相關知識在線宣傳與推送服務和與其他患者經驗交流的網絡平臺或小程序兩項服務，在所有群體表現出無差異屬性，其可能原因為數字時代糖尿病相關知識獲取較容易，各類社交媒體交流頻繁［26］，使得這兩類需求的滿足不依賴于基層醫療機構，進而不影響用戶對基層醫防融合服務的評價。

二是糖尿病防治人群對基層醫防融合服務的需求偏好與接受度存在明顯的性別差異，女性群體比男性群體更加關注線上咨詢與指導、與醫生實時聯系等服務。其中，對于用藥/注射線上咨詢指導是女性群體的必備屬性，疾病相關的心理問題的線上咨詢與指導是女性群體的魅力屬性，男性群體均表現出無差異屬性；對于復診或隨訪的提醒與預約服務，男性群體表現出魅力屬性，而女性群體則將其歸屬于必備屬性。這其中的需求偏好差異，可能源于男性與女性對于主動健康的側重點不同，男性常存在更多不健康的生活方式，進行慢性病自我管理時，需要由妻子協助照顧，而女性通常負責整個家庭的健康管理，進行慢性病自我管理時，也更傾向于從其他來源尋求幫助［27］。

三是從年齡差異看，61歲及以上居民對于糖尿病服務項目的需求愈趨于傳統，體現了老年人群體的數字鴻溝，也意味著數字醫防融合服務對于吸引老年人群體存在難度。總體上，61歲及以上人群是糖尿病常態化管理重點人群，但是這部分人群反而存在更多的無差異屬性服務項目。對于糖尿病相關知識在線宣傳與推送和定期線下健康科普宣傳活動，僅61歲及以上用戶群體認為是期望屬性，其他兩類年齡段人群均表現出無差異屬性，這在一定程度上體現出了老年人進行主動健康時存在的數字鴻溝問題［28］，同時也說明，如果健康教育和健康科普宣傳活動的需求沒有得到滿足，老年人的滿意度將明顯下降。

四是隨著受教育程度的增加，居民對于糖尿病相關服務的需求層次也從治病擴大到疾病預防、再上升到心理健康層面，且初中以下文化程度人群在獲取醫療衛生服務資源方面存在更多的需求。從文化程度差異看，受教育程度較高的群體擁有更高的健康素養，使其對于糖尿病醫防融合服務提出更高需求，期待獲得質量更高的醫療衛生服務。值得注意的是，對于定期的線下健康科普宣傳活動和復診或隨訪的提醒與預約服務，受教育程度較高的人群共同表現出無差異屬性，而初中以下文化程度人群分別表現出魅力屬性和期望屬性，側面印證了低學歷人群在獲取醫療衛生服務資源方面相對困難［29］，因此在此方面有更大的需求。

五是從居住地類型差異看，農村居民對于健康管理和康復服務的需求更為期待，同時更多考慮服務經濟性、可及性和便利性。由于城鎮和農村的醫療資源分布不均，相較城鎮受訪者，康復行為督促、線下健康科普宣傳活動和疾病相關的心理問題咨詢與指導對農村受訪者具有更大的吸引力，可能的原因在于這些服務在農村地區還相對稀缺，居民對相關服務需求更為期待，同時農村受訪者也會更多考慮獲得服務的經濟性、可及性和便利性。因此，針對農村地區的健康管理和康復服務應該充分考慮這些因素，以滿足農村受訪者的需求和期望。

六是從醫保類型差異看，城鎮職工醫保群體對基層醫療衛生服務的關注度低于城鄉居民醫保群體，城鄉居民醫保受訪者對健康管理或康復的日常行為督促等服務表現出更高期望。雖然城鎮職工醫保受訪者群體對健康管理或康復的日常行為督促與效果評估、定期的線下健康科普宣傳活動、復診或隨訪的提醒與預約均表現出無差異屬性，但本文認為這不并代表著城鎮職工醫保群體對這些服務沒有需求，引起差異的原因可能在于城鎮職工醫保群體相對有更高的收入，實際就診時更多選擇上級醫院［25］，因此對于基層醫療衛生機構的部分服務提供不敏感。

3.2 建議

一是提升女性醫防融合積極性，從而帶動全人群糖尿病醫防融合服務的接受度。基于前述分析可知，不同性別人群對于主動健康的側重點不同，鑒于女性自身需要及其在家庭健康管理扮演的角色，可針對性提供日常健康管理方案，推送在線指導、與醫生實時聯系的網絡平臺或小程序，幫助女性更好地進行自我和家人的健康管理和慢病康復。針對男性群體，可鼓勵相關醫療機構提供健康監測服務，以便更好地了解自身健康狀況，及時發現、干預健康問題。

二是為年輕群體提供個性化的糖尿病防治方案，如通過手機應用程序、智能醫療設備等提供遠程健康監測和線上咨詢指導服務。對于老年群體，一方面，要加強傳統醫療服務模式的提供，如提供定期的健康檢查、上門護理、線下健康宣傳教育等服務，加強老年人的健康管理和康復；另一方面，要努力消除數字鴻溝，提升老年人利用數字技術改善健康狀態的能力。

三是對于受教育程度較低的群體，加強基層醫療服務的可及性與便捷性，如提供在線預約、掛號等服務，方便其進行就醫和咨詢。對于教育程度較高的群體，應當增加定制化的健康管理服務，例如心理問題線上咨詢指導，從而提升這部分人群的醫防融合服務需求度。

四是鼓勵基層醫療衛生機構提高服務能力和水平，加強城鄉醫療資源的均衡配置，確保農村地區居民能夠享受到均等的健康保障，同時也提供差異化的服務。對于城鎮居民，可以提供更多的健康管理和就醫用藥指導服務，幫助其更好地管理自己的健康狀況。對于農村居民，拓展更多的康復服務和信息咨詢渠道，使農村居民更容易獲得便捷、優質、實惠的醫療服務。

五是引導職工群體流向基層醫療衛生機構進行健康管理和康復。對于城鎮職工醫保受訪者，可以提供在線咨詢和心理輔導服務，以滿足其對于疾病相關心理問題的關注和需求。對于城鄉居民醫保受訪者，可通過組織定期的線下健康科普宣傳活動，邀請專業醫生、健康專家等為城鄉居民進行健康知識普及和健康教育，同時，采取電話、短信、微信等多種方式提供隨訪和健康管理服務、復診或隨訪的提醒與預約服務，幫助其建立健康生活方式。

本研究局限性：研究中的受訪者來自福建省、廣東省和云南省等經濟發展情況較好的省份，經濟發展相對落后省份的受訪者納入較少，這可能影響了結果的泛化性。此外，數字技術在慢病防治領域的應用日新月異，本研究中整理歸納的醫防融合服務內容是從糖尿病單一病種出發，而未對用戶群體多病共存的服務內容進行探討，今后的研究中將進一步深化研究，讓研究結果更加全面和精確。

作者貢獻：吳心怡負責文章的數據整理、統計學處理、結果的分析與解釋及論文撰寫；張永澤負責問卷設計及醫學相關問題的專業性審查和問卷調查的質量控制；陽成虎負責文章的質量控制及審校，監督管理；吳曉園負責文章整體的構思與設計、研究的實施與可行性分析。

本文無利益沖突。

吳曉園： https：//orcid.org/0000-0002-8625-0291

參考文獻

劉茜，蒲川. 基于重大疫情防控的醫防融合策略研究［J］. 現代預防醫學，2021，48（8）：1426-1429.

王俊，王雪瑤. 中國整合型醫療衛生服務體系研究：政策演變與理論機制［J］. 公共管理學報，2021，18（3）：152-167，176. DOI：10.16149/j.cnki.23-1523.2021.03.004.

陳家應，胡丹. 醫防融合：內涵、障礙與對策［J］. 衛生經濟研究，2021，38（8）：3-5，10. DOI：10.14055/j.cnki.33-1056/f.2021.08.021.

高和榮. 簽而不約：家庭醫生簽約服務政策為何阻滯［J］. 西北大學學報（哲學社會科學版），2018，48（3）：48-55.

黃躍師，袁長蓉，宋曉萍，等. “互聯網+護理服務” 的發展現狀［J］. 護理研究，2020，34（8）：1388-1393.

周瑤，高博，徐萬水，等. 基層糖尿病健康管理協同服務的現況及需求研究［J］. 中國全科醫學，2019，22（11）：1258-1264. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2018.00.456.

孫華君，蘭琨熠，張雅欣，等. 天津市老年人家庭醫生簽約服務需求分析［J］. 中國醫療管理科學，2021，11（5）：78-83.

LAMBERTS E J F，BOUVY M L，VAN HULTEN R P. The role of the community pharmacist in fulfilling information needs of patients starting oral antidiabetics［J］. Res Social Adm Pharm，2010，6（4）：354-364. DOI：10.1016/j.sapharm.2009.10.002.

YAO M，ZHANG D Y，FAN J T，et al. The experiences of people with type 2 diabetes in communicating with general practitioners in China - a primary care focus group study［J］. BMC Prim Care，2022，23（1）：24. DOI：10.1186/s12875-022-01632-y.

王顯君，唐智友，楊文梅，等. 基層醫療衛生機構醫防“五融合” 健康管理服務模式研究［J］. 中國全科醫學，2020，23（31）：3924-3929. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2020.00.454.

PORTZ J D，BAYLISS E A，BULL S，et al. Using the technology acceptance model to explore user experience，intent to use，and use behavior of a patient portal among older adults with multiple chronic conditions：descriptive qualitative study［J］. J Med Internet Res，2019，21（4）：e11604. DOI：10.2196/11604.

DAHLSTRAND A，FARROKHNIA N. Socioeconomic，medical and demographic characteristics of early adopters of digital primary care［J］. Scand J Public Health，2023：14034948221119640.

EKMAN B，THULESIUS H，WILKENS J，et al. Utilization of digital primary care in Sweden：descriptive analysis of claims data on demographics，socioeconomics，and diagnoses［J］. Int J Med Inform，2019，127：134-140. DOI：10.1016/j.ijmedinf.2019.04.016.

申曙光，吳慶艷. 健康治理視角下的數字健康：內涵、價值及應用［J］. 改革，2020（12）：132-144.

MATERLA T，CUDNEY E A，ANTONY J. The application of Kano model in the healthcare industry：a systematic literature review［J］. Total Qual Manag Bus Excell，2019，30（5/6）：660-681. DOI：10.1080/14783363.2017.1328980.

韓瑋，陳櫻花，陳安. 基于KANO模型的突發公共衛生事件信息公開的公眾需求研究［J］. 情報理論與實踐，2020，43（5）：9-16. DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2020.05.002.

顧立，劉曉楚，陳婷，等. 基于自理能力分類的四川省養老機構老年人健康服務需求研究［J］. 醫學與社會，2022，35（3）：30-35. DOI：10.13723/j.yxysh.2022.03.007.

萬霞，劉建平. 臨床研究中的樣本量估算：（2）觀察性研究［J］. 中醫雜志，2007，48（7）：599-601.

《中國老年型糖尿病防治臨床指南》編寫組. 中國老年2型糖尿病防治臨床指南（2022年版）［J］. 中國糖尿病雜志，2022，30（1）：2-51. DOI：10.3969/j.issn.1006-6187.2022.01.002.

KANO N，SERAKU N，TAKAHASHI F& TSUJI S. Attractive quality and must-be quality［J］. Journal of the Japanese Society for Quality Control，1984，41（2）：39-48.

MATZLER K，HINTERHUBER H H. How to make product development projects more successful by integrating Kano's model of customer satisfaction into quality function deployment［J］. Technovation，1998，18（1）：25-38.

TIMKO M P. An experiment in continuous analysis［J］. Center for Quality of Management Journal，1993，2（4）：17-20.

國家衛生計生委辦公廳關于印發國家慢性病綜合防控示范區建設管理辦法的通知［A/OL］.（2016-11-02）［2023-07-21］. https：//www.gov.cn/xinwen/2016-11/02/content_5127528.htm.

唐麗紅，毛樹存，馬華禹，等. 2017年河南省許昌市居民健康素養水平及其影響因素分析［J］. 中國健康教育，2019，35（4）：359-362，370.

李海明，徐顥毓. 醫保政策能否促進分級診療的實現：基于醫療需求行為的實證分析［J］. 經濟社會體制比較，2018（1）：28-35.

KJ?RULFF E M，LANGSTRUP H. From 'parallel world' to 'trading zone'：how diabetes-related information from social media is（not）discussed in clinical consultations［J］. Soc Sci Med，2023，320：115756. DOI：10.1016/j.socscimed.2023.115756.

陳巖燕. 社會支持與慢性病的自我管理：醫務社會工作的啟示［J］. 社會建設，2017，4（5）：13-22，47.

冉曉醒，胡宏偉. 城鄉差異、數字鴻溝與老年健康不平等［J］. 人口學刊，2022，44（3）：46-58.

解堊. 與收入相關的健康及醫療服務利用不平等研究［J］. 經濟研究，2009，44（2）：92-105.

（收稿日期：2023-12-26；修回日期：2024-05-23）

（本文編輯：崔莎）