应用结构方程模型探讨社区卫生服务满意度的影响因素*

吴永定　廖剑锋　黄美娟　王心旺

广州医科大学公共卫生学院统计学系(510182)

【提　要】　目的　应用结构方程模型探讨社区卫生服务满意度的影响因素，为改进质量、提高居民满意度、增加社区卫生服务有效利用提供依据。方法　通过现场问卷调查的方式，获得居民对社区卫生服务满意情况的数据，应用探索性因子分析和结构方程模型的拟合修正，得出影响居民满意度的各因素及其之间的关系。结果　满意度量表的Cronbach α系数为0.972，说明数据具有很好的内部稳定性。效度检验结果显示方便可及、环境质量、服务质量、业务质量以及居民满意度维度的KMO值和Bartlett球形检验结果均符合因子分析要求。结构方程模型修正后所有适配度指标均能满足适配度要求，模型拟合良好。业务质量对于居民满意度的总效应最大，环境质量对于居民满意度的总效应最小。居民满意度对于居民忠诚度(居民对社区卫生服务的信赖程度)的总效应最大，环境质量对于居民忠诚度的总效应最小。结论　提高社区卫生服务环境质量、服务质量，特别是业务质量，都能相应地提升居民满意度，进而增加居民的忠诚度，使得社区卫生服务得到更有效的利用。

为了解决居民健康需求迅速增长、医疗费用过度增加以及医疗系统不堪重负的种种医疗困境，我国从20世纪90年代开始启动社区卫生服务中心建设[1]。居民社区卫生服务满意度是影响社区卫生服务利用的重要因素，是评价社区卫生服务质量的重要指标，也是加强社区卫生服务中心建设的重要依据[2]。本文报告广州市番禺区社区卫生服务满意度调查结果，旨在探索我国城市社区卫生服务存在的问题与影响因素，为政府卫生管理部门改进社区卫生服务质量、提高居民满意度及对社区卫生服务的认同与利用提供依据。

资料与方法

1.样本数据

在2015-2016研究年度，以广州市社区卫生服务居民满意度为研究内容，整群抽取番禺区全部21个社区卫生服务中心(站)服务对象，以年满16周岁居民为目标调查人群，采用偶遇抽样法，每个站点抽取50位就诊人员和10位工作人员进行调查。本研究获取1050份就诊人员和210份工作人员的调查问卷。

2.研究方法

本研究采用就诊人员满意度调查问卷现场调查，所获数据通过Epidata3.1软件进行数据双份录入，通过SPSS 21.0软件利用Cronbach α信度系数对问卷的信度进行检验，因子分析进行效度检验。利用AMOS20.0软件，以方便可及、环境质量、服务质量和业务质量为自变量，居民满意度为中介变量，居民忠诚度为结果变量，构建基于社区卫生服务质量的居民满意度结构方程模型，分析影响居民满意度的各因素及其之间的关系。检验水准α=0.05。

结　　果

1.变量设置

社区卫生服务满意度是本次调查问卷的核心内容，由方便可及、环境质量、服务质量、业务质量、居民满意度五个大类构成，具体包括到达卫生服务中心(站)的便捷性、看病流程繁简程度、排队等候时间、投诉的便捷程度、环境整洁舒适、设施人性化、医疗设备、服务质量、责任感、服务态度、技术水平、解释交流、隐私保护、健康教育、信息公开、安全可信、总体评价17个项目。

2.信度分析

本研究采用Cronbach α系数法来评测满意度问卷信度，计算出满意度量表的Cronbach α系数为0.972，满意度量表所对应的各个结构变量的Cronbach α系数见如表1。满意度总量表信度系数与各维度量表信度系数均接近于0.9，说明问卷具有很好的稳定和一致性。

表1　满意度量表Cronbach α信度系数

各维度信度分析由于篇幅有限未列出，但是所有维度的Cronbach α系数都在0.731以上，修正总相关系数CITC(corrected item-total correlation)指数均大于0.5，说明问卷具有较好的稳定性和一致性，所有测量指标全部保留[4]。

3.效度分析

采用因子分析法检验效度，利用因子载荷作为问卷构造效度的评价指标。进行因子分析时，首先要做KMO和Bartlett的球形检验。其中KMO值越接近1表示越适合做因子分析[5]，KMO值小于0.05时不适合做因子分析。而Bartlett的球形检验在P值小于0.05时表示变量之间存在相关关系，表示适合做因子分析。对满意度量表各维度的效度检验结果见表2。方便可及、环境质量、服务质量以及业务质量维度的KMO值以及Bartlett球形检验结果均符合因子分析要求。居民满意度的KMO检验结果介于临界值，但Bartlett球形检验结果显示适合因子分析，考虑到居民满意度是分析过程中的重要结果变量，仍将居民满意度纳入结构方程分析。此外，因子分析要求分析的观测变量的因子载荷大于0.05，表2中各因子均满足此条件，故无需删除指标。

4.结构方程模型

对指标信度与效度分析后运用软件SPSS Amos对社区卫生服务满意度测量模型进行回归分析，初建模型大部分的拟合结果并不在适配标准或临界值内，调研数据与模型的拟合度不高。其中RMSEA值常作为模型适配的最重要指标信息[6]，模型拟合初步结果中RMSEA=0.097，大于可以接受的0.08。综合各项拟合度指标，模型需要重建。重建模型后，更多适配度指标满足适配度要求。其中最重要的适配度指标RMSEA=0.085，接近0.08。综合各项适配度指标，观察所有修正指数，发现重建模型后路径“e45↔er1”修正指数最大，修正模型增加路径“e45↔er1”，修正后所有适配度指标均能满足适配度要求，模型拟合良好。模型修正后各模型拟合结果见表3，综合各项拟合指标，最终选择修正模型为最终模型，见图1。

表2　满意度量表效度检验

结构变量间的效应见表4。由表4可见三个维度中业务质量对于居民满意度的总效应最大，环境质量对于居民满意度的总效应最小。居民满意度对于居民忠诚度的总效应相对于其他三个变量来说最大，环境质量对于居民忠诚度的总效应最小。

图1　修正模型输出结果

讨　　论

本研究结果显示，方便可及对于总体满意度的直接效应不显著。因此我们在修正模型时删除了它们之间的路径。方便可及的相关指标在很多研究中都体现了很高的满意度，这可能导致了方便可及对照不足，出现与总体满意度线性关系不显著的结果。

环境质量对于居民满意度的直接效应和总效应同为0.11，表明环境质量对居民满意度的影响不大。这可能是由于广州市番禺区社区卫生服务建设的环境质量比较高，相对能满足绝大部分居民的要求所致。

服务质量对于居民满意度的直接效应和总效应同为0.269。表明服务质量对于居民满意度的影响较大。改善服务质量，在一定程度上可以改善居民满意度。

表3　总体拟合情况比较

表4　结构变量间的总效应

业务质量对于居民满意度的直接效应和总效应同为0.59。在所有变量中对居民满意度的总效应最大，表明提升业务质量对于提升居民满意度意义重大。

居民满意度对于居民忠诚度的直接效应和总效应同为0.359。表明改善居民满意度能一定程度提升居民对于社区卫生服务的忠诚度。

社区卫生服务是建立“分级诊疗”的基础[7]。居民对社区卫生服务的满意度直接影响到分级诊疗制度的有效运行。本研究所探索的影响城市居民对社区卫生服务满意度的相关因素应引起政府卫生管理部门的重视。