上海市某区居民对互联网医院认知及接受度的现状调查

刘晓庆 严育忠 赵江霞

上海健康医学院附属周浦医院，201318 上海

近年来，为进一步推动互联网医疗的健康发展，国家规划出台了一系列政策文件。2014年原国家卫生和计划生育委员会发布了《国家卫生计生委关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》［1］，为“互联网+医疗”的发展提供了政策支持与保障。随后，国家在远程医疗、互联网+医疗领域出台了多项政策或意见［2-3］。但并未明确其具体的实现形式与管理办法。2018年4月，国务院办公厅印发了《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提出鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服务空间和内容，构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式，允许依托医疗机构发展互联网医院［4］。2018年7月，国家卫生健康委和国家中医药管理局联合下发了《互联网医院管理办法（试行）》《互联网诊疗管理办法（试行）》《远程医疗服务管理规范（试行）》等文件［5］，对互联网医疗的分类、准入和监管等做出了明确规定，为互联网医疗服务的健康发展奠定了良好的基础。2020年，新型冠状病毒肺炎在全球暴发，让互联网医院的发展驶入快车道，据公开数据显示，仅2020年上半年，就有215家互联网医院挂牌，形式包括实体医疗机构独立申请的互联网医院、实体医疗机构与第三方机构合作申请互联网医院及独立设置的互联网医院，其中近八成由实体医疗机构主导［6］，功能涵盖了预约、健康咨询、在线诊治、云配药等多个医疗环节［7-9］。作为新生事物，互联网医院还处于摸索期，许多细节需要在开展中不断完善［10-11］。本研究从互联网医院的需求方入手，通过对当前互联网医疗服务的认知情况和接受度进行调查，为互联网医院建设提供参考和建议。

1 对象与方法

1.1 研究对象

以年满18周岁，有上网条件、自愿参加且居住在上海市浦东新区的居民为研究对象。

1.2 研究方法

通过问卷星平台发放问卷，采用滚雪球非概率抽样方法，收集问卷。调查时间自2020年12月1日至2020年12月31日，预计调查人数1 000名。发布问卷时设定一个IP地址仅提交一次。信息填写不完整，内容前后矛盾，年龄＜18周岁，外省市区的问卷予以剔除。本研究共回收问卷1 150份，有效问卷1 008份，问卷有效率为87.65%。

1.3 问卷设计

参考相关文献［12］，设计调查问卷初稿，并在被调查者中小范围测试，根据测试结果反馈找出问题，对问卷进行调整，形成问卷终稿。问卷内容包括3部分，第一部分为被调查者的基本信息，包括性别、年龄、最高学历、户籍类别、医保类别、日常工作是否接触互联网等；第二部分为被调查者对互联网医院的认知及使用情况；第三部分为居民对互联网医院的接受度。其中居民对互联网医院的接受度调查采用Likert 5级评分法，选项分为非常同意、同意、一般、不同意和非常不同意5个等级，分值为1～5分，分值越高表示满意程度越高。见表1。

表1 互联网医院接受度测量指标及题目

1.4 统计学方法

采用SPSSAU在线数据分析官网进行数据统计分析，对人口学信息进行描述性统计，定性资料以例数和百分比表示。对互联网医院接受度使用方差检验进行分析，对互联网医院服务接受度的影响因素使用逐步回归分析。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 社会人口学特征

调查居民中，女性居多，占72.62%（732/1 008）；年龄集中在25～39岁，占62.40%（629/1 008）；585人（58.04%）学历为大学本科；本地户籍687人（68.15%）；759人（75.30%）医保类型为城镇职工基本医疗保险；日常工作大多接触信息网络，共783人（77.68%）。

2.2 对互联网医院的认知情况

在参与调查的居民中，7.34%表示对互联网医院“非常了解”，30.56%表示“比较了解”，39.09%表示“了解一点”，20.24%表示“不太了解”，2.78%的居民表示“完全不了解”。有625人（62.00%）使用过互联网医院，但仅9.23%的人员经常使用，其中使用最多的服务项目为在线预约（90.08%）。见表2。

表2 参调居民对互联网医院的认知情况

2.3 对互联网医院的接受度

2.3.1 问卷情况

以比较优势、个人及环境因素、安全性作为互联网医院使用意愿的测量维度，对该部分问卷进行分析。以Cronbach’sα系数来评价问卷信度，以KMO值来评价问卷效度。各测量项目的Cronbach′sα系数大于0.7，KMO值大于0.6，信度和效度良好。见表3。

表3 各测量指标的信度和效度

2.3.2 各测量维度与使用意愿的相关性

以Pearson相关系数分析各测量维度与使用意愿的关联度。3个测量维度均与居民对互联网医院的使用意愿有显著关联。其中，比较优势、个人和环境因素与使用意愿正相关，安全因素与使用意愿负相关。见表4。

表4 各测量维度与使用意愿的关联度分析

2.3.3 不同人口学特征对互联网医院接受度的影响

年龄、最高学历、医保类型和工作是否接触互联网对互联网的接受度有显著影响（P＜0.05）。25～＜40岁，本科及以上学历、城镇职工医保及日常工作中接触互联网的人群对互联网医院的接受度更高。而性别和户籍类别则对互联网医院的接受度无统计学差异（P＜0.05）。见表5。

表5 不同人口特征互联网医院接受度差异比较

2.3.4 互联网医院服务接受度影响因素分析

将性别、年龄、最高学历、户籍、医保类型、工作是否接触信息网络作为自变量，将使用意愿作为因变量进行逐步回归分析。自变量赋值见表6。

表6 自变量赋值表

经过模型识别，最终余下年龄、最高学历、医保类别和工作是否接触信息网络4项；模型公式：使用意愿=2.878-0.196×年龄 +0.359×最高学历-0.156×医保类别 +0.242×工作是否接触信息网络。R2=0.173，调整R2=0.170，模型通过F检验（F=52.606，P＜0.001），杜宾-瓦特森检验值=2.021，模型有效。见表7。

表7 参调居民对互联网医院接受度的影响因素分析

3 讨论

研究结果显示，参与调查的居民对互联网医院有一定的认知和使用经验，但相对不足。既往的使用经验中，使用最多的服务内容为在线预约、报告查询和在线支付，而对问诊咨询、预检分诊、慢病配药、疾病诊疗等服务内容知之甚少。在了解渠道方面，主要受互联网医院平台和医院宣传为主，来自周围环境的宣传和成功使用经验的推广宣传还不够。在接受度方面，年龄、最高学历、医保类型和工作是否接触互联网对互联网的接受度有显著影响。同时，在接受度测量指标中，相比于线下实体医院，互联网医院带来的便利程度和个人及周围环境的正向影响与居民的使用意愿呈正相关，而医疗质量、患者隐私及权益保障等安全性因素则制约着互联网医院的接受度。为此，对发展互联网医院服务提出以下建议。

3.1 完善互联网医院建设，提供优质高效医疗服务

在政府的大力支持以及新冠疫情的快速催化下，拥有互联网医院资质的机构越来越多，但相应的信息平台支持及人员配备等并没有及时跟上，导致很大一部分互联网医院的服务内容停留在线下诊疗服务流程的改善和延伸上［13-14］。只有将上述资源配备充分，让互联网医院的诊疗服务运转起来，让患者切身感受到互联网医院就诊的便利性，才能让居民更充分地认识并接受互联网医院服务。

3.2 发挥互联网医院比较优势，调动居民积极性

相较于实体医院，互联网医院节省时间、费用，不受空间限制，易于接受到更优质的就诊资源等比较优势，颇受参调人员青睐。在未来的建设中，医院需要通过精细规划和加大投入，以信息技术打造优质流畅的互联网诊疗平台，简化诊疗平台操作难度和就诊流程，尤其需要关注接触网络较少、年龄较大等人群的易用性。以优质的医疗资源吸引患者，并根据不同人群，不同层次人员的需要，推陈出新，拓展服务项目，进一步发挥互联网医院的比较优势［15-16］。

3.3 营造良好宣传环境，提升居民使用意愿

居民接受互联网医院相关知识的渠道主要来自互联网医院平台和医院宣传，上述途径对主动关注健康情况、对新生事物感兴趣的部分人群有较大的影响，但难以有效传递到以中老年为主要对象的患者群体。因此，亦需加大传统宣传广告在人流量大、信息流动广泛的场所，尤其是医院内的投放，结合互联网医院服务可以带来的便利和简要的操作流程，让患者感受到互联网医院与自己的生活并不遥远，激发起尝试的欲望。同时，医务人员也可以在就诊过程提醒患者互联网医院的各项功能，引导患者使用互联网医院带来的便利服务，以良好的体验调动患者群体的宣传优势［17-18］，激发人们的使用意愿。

3.4 降低风险因素，提升居民的使用意愿

虽然互联网医院在时空方面有较多的优势，但对于各类人群而言，在隐私保护、患者权益、医疗质量等方面均有共同的担忧［19-20］。关于互联网医院的概念、服务内容、服务形式等问题，居民往往简单地将使用医院的公众号进行预约等便民服务等同于互联网医院服务，在认知上仍有较大的偏差。作为新生的医疗服务平台，互联网医院为患者提供服务的方式与线下就诊存在较大的差异，急需相关的服务流程和监管制度来为线上的诊疗服务提供支撑和保障。因此，一方面，国家应通过立法进一步规范互联网医院行业准则，确保互联网医院医生的质量，明确医生和医院在接诊时所能提供的服务范围，保证为患者提供医疗服务的机构以及医师资质合法。医生也应在自己熟悉的领域为患者提供咨询及诊疗服务，提升患者对诊疗结果的信任度。另一方面，有必要研究和制定患者隐私保护的相关政策，并从信息技术方面设定相应的要求，确保患者的隐私不被侵犯。再者，医保报销等政策的支持也需要及时跟进，让老百姓在互联网医院就诊享受到同样的政策红利。