我国互联网医院服务质量评价指标体系构建

张晨阳，李培艺，李为民

1四川大学华西公共卫生学院，四川成都，610041；2四川大学华西医院医院管理研究所，四川成都，610041；3四川大学华西医院麻醉科，四川成都，610041；4四川大学华西医院呼吸与危重症医学科，四川成都，610041

近年来随着移动智能终端、5G网络等新兴技术与互联网的日益融合,物联网、人工智能、云计算等技术正逐步推动医疗行业的改革[1-3],互联网医疗服务模式在此背景下应运而生。互联网医院是互联网技术和医院的融合产物,指线下医疗服务机构通过通信网络在手机、电脑等移动设备上直接向患者提供医疗服务[4-5]。作为互联网医疗的表现形式之一,互联网医院是线下医疗机构在线上实践的应用场景,也是线下医疗服务的有力补充和延伸[5],成为我国“十四五”期间深化医改的重点实践方向之一[6]。服务质量是医疗机构诊疗能力的重要衡量标准,互联网医院也不例外,互联网医院真实的服务质量在宏观上影响互联网医疗项目的服务效果及未来可持续发展性。因此,对互联网医院服务质量的定期考评,能够客观、系统地发现医疗机构的现有问题,为解决互联网医院发展中遇到的难题以及推动互联网医院适应时代需求提供参考[7]。

现阶段国外对互联网医疗服务质量的评价指标构建主要包括两种主流形式。第一种研究针对特定互联网医疗项目构建评价指标,随后开展特异性评价[8-10]。来自利益相关者的多人专家小组共同梳理项目内容后构建评价指标是此类评价指标构建的常用方法。另外一种研究类型是专家共识,即相关领域的知名专家形成eHealth小组,通过专家们的讨论后发表评价框架,建议互联网医疗项目围绕评价框架,根据自身项目特点开展评价[11-13]。SERVQUAL模型是在服务质量差距理论基础上演化而来的服务质量评价模型[14]。在指标体系构建过程中,SERVQUAL模型不仅能够估计总体服务水平,而且能够确定感知超出预期和低于预期的维度,是评估互联网医疗服务质量的宝贵工具。目前国外较少见到类似我国互联网医院的形式,主要以远程医疗、应用软件的形式呈现,相关评价也多是针对这类线上医疗服务展开:Mason利用改编后的SERVQUAL模型构建了远程医疗服务患者满意度的4个潜在维度[15],Malathi使用SERVQUAL模型验证了医疗应用软件与服务质量之间的关系[16],Bashir则以SERVQUAL理论模型为基础,对慢病患者线上医疗的服务质量展开评价[10]。

我国对互联网医院的评价研究还处于起步阶段。2019年,国家卫生健康委为指导医疗机构科学、规范开展智慧医院建设推出了《医院智慧服务分级评估标准体系》,但主要是评估医院开展的智慧服务水平,并非针对互联网医院的特定服务质量评价[17]。研究层面,目前对互联网医院服务质量展开评价的研究不多,大部分都是基于SERVQUAL理论模型: 吴烨利用SERVQUAL理论模型,构建了包含有形性、可靠性等6个维度在内的互联网医院的评价指标体系,并且对5所互联网医院进行了实证调研[18];秦琳利用SERVQUAL理论模型五维度自制评价指标,进行了新冠疫情期间互联网诊疗服务质量调查[19];葛梅则基于SERVQUAL理论建立了移动互联网环境下医疗服务质量的评价方法[20]。可以看出,现阶段我国的指标体系大多并非是针对互联网医院特异开展的,因此缺乏一定的普适性。

随着信息技术迅速发展,各国医疗改革均朝向信息化迈进,纷纷开展互联网医疗项目。作为现今医疗卫生体制改革的突破口,互联网医院是中国医疗改革探索中形成的创新模式,具有提高医疗服务效率、盘活并有效下沉优质医疗资源等优势,已然成为下一阶段我国医疗改革焦点[21-22]。在此背景下,提高互联网医疗服务质量对于提升互联网医院服务效果,助力实现医改目标和全民健康尤为重要。构建互联网医院服务质量评价指标体系可以帮助分析目前互联网医院运行现状,发现互联网医疗服务工作中存在的问题和不足,以便更及时地采取相应的措施和办法去优化互联网医院服务效果。因此,开展对互联网医院服务质量的研究具有必要性和紧迫性。综上,本研究将参考WHO(World Health Organization)的eHealth评价指南,基于SERVQUAL模型,通过文献研究和专家咨询,构建我国互联网医院服务质量评价指标体系,帮助挖掘互联网医院服务效果优化的关键作用点,为后期互联网医院评价、分析工作提供一定参考。

1 资料来源与方法

1.1 评价指标体系框架构建

针对卫生服务质量定义开展服务质量评价的理论中,由Parasuraman,Zeithaml,Berry(简称PZB)团队提出的服务质量差距理论获得了学界的广泛认可[23]。该理论深度剖析了质量问题产生的根源,将服务质量的传递过程按照时间顺序细化,以便定位差距产生环节[24],成为各行各业衡量服务质量的常用理论工具[25-26]。在服务质量差距理论基础上,PZB进一步提出服务质量评价模型,对服务质量开展定量评价。通过不断改善,保留了通用性较高的指标,最终提炼出一个包含有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性5个维度的服务质量评价体系,并命名为SERVQUAL模型,被广泛用于指导卫生服务质量等评价指标的构建[14]。本文根据互联网医院就医过程,即就诊前、就诊中以及就诊后3个阶段来评价互联网医院服务质量。评价指标体系共分为3层:第1层为概念层,为互联网医院服务质量;第2层为目标维度,按照SEQVQUAL模型分为安全性、可靠性、保证性、响应性、移情性、有形性、可及性、经济性和有效性;第3层为具体的指标层。见图1。

图1 互联网医院服务质量评价逻辑框架

1.2 研究方法

1.2.1 指标选取。广泛查阅国内外关于“互联网医院服务质量”评价研究的相关文献,同时查阅我国国务院办公厅、卫生健康委员会以及WHO等多处专业网站,并参考医疗机构评审联合委员会(Joint Commission on Accrediation of Healthcare Organization,JACHO)制定的《医院评审标准》《智慧医院服务分级评估标准体系》等多个研究项目资料,初步构建互联网医院服务质量评价指标池,包含9个二级指标和46个三级指标(一级指标为互联网医院服务质量)。

1.2.2 德尔菲法。德尔菲法是基于专家理论知识和实践经验,对研究问题进行迭代咨询、反复反馈,最终获取趋于一致意见的专家论述结果,是定性和定量相结合的研究方法[27-28]。在初步拟定的评价指标池基础上,通过德尔菲法对互联网医院服务质量的指标体系框架进行咨询,集合专家反馈结果对指标进行修改、增添、删减,直至最终得到互联网医院服务质量评价的指标体系。

研究表明德尔菲法选择4-16位专家进行咨询即可获得较为满意的结果[27]。因此遵循专家权威性、领域代表性、分布地域性的兼顾原则,于2022年4-7月,共选取14名专家开展两轮咨询。研究采取问卷星链接转发给专家咨询调查表的方式开展,第一轮咨询确定指标体系的初步框架和评价指标,第二轮在反馈基础上进一步的修正和完善,最终得到较为一致的专家意见[18]。

1.2.3 指标筛选。指标筛选准则拟结合界值法和专家意见进行。筛选界值为指标重要性得分的算术平均数和变异系数、操作性得分的算术平均数和变异系数,计算公式如下:

算术均数界值=算术平均数-标准差,得分低于界值时考虑删除

变异系数界值=算术平均数+标准差,得分高于界值时考虑删除

为了避免对指标的过分删减,某一指标4个筛选值中2个以上的筛选值达到删除标准时才对指标给予删除。若多名专家建议删减时,也考虑删除该指标。同时,指标的修改和增加标准参考专家反馈意见,当专家提出对某一指标修改或增加时,即纳入建议做出调整。

1.3 指标权重计算方法

1.3.1 网络层次分析法。网络层次分析法(analytic network process,ANP)作为主观赋权方法,通过考虑元素间的反馈机理解决了指标元素间相互独立的限定,用非线性结构代替层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的线性层次结构,适用于分析元素间相互交织的复杂网络结构系统[29]。互联网医院作为一个复杂系统,其服务质量衡量的不同指标间往往具有层次反馈性并互为影响,适用于ANP分析。采用Super Decision软件构建ANP网络结构图,建立判断矩阵。根据一致性比率CR值判断所有矩阵均通过一致性检验,最终计算获得ANP权重。

1.3.2 熵值法。熵值法作为客观赋权法,通过决策矩阵利用熵值对评价指标进行修正,使得评价指标体系反映了属性值离散程度的同时充分保留了原始信息效力。在使用熵值计算权重时,熵值越小的表示评价指标的平均值差异越大,指标因素提供的信息量越大,发挥的作用越大[30]。

1.3.3 综合权重。使用ANP计算的指标权重,虽然能反映指标间存在的网络层次关系,但仍无法克服主观随意性的缺陷,使得ANP计算的权重值具有一定局限性。而使用熵值法计算的指标权重值,虽能客观的反映指标的动态变化,但未考虑指标间的关联性和层次性。因此,为了避免单一的计算方法使权重结果产生较大的偏差,首先计算互联网医院服务质量评价指标体系的ANP权重,接着采用熵值法计算权重,最后将两种方法结合计算综合权重,即为最终权重[31-32]。

1.4 统计学方法

采用Excel 2013、SPSS 19.0进行数据录入及数据分析,计算专家积极系数、专家权威系数和反映专家一致性的肯德尔协调系数(Kendall'sW)等[33]。采用Super Decision等软件进行各指标权重确定。

2 结果

2.1 专家基本情况

14名专家分别来自四川、重庆、北京等全国不同省市的医学高等院校、医疗卫生机构,85.7%的专家拥有硕士及以上学历,64.3%的专家具有副高及以上职称,71.4%的专家有10年及以上的工作年限。见表1。

表1 专家基本情况

2.2 专家评价情况

专家积极系数由调查表回收率(反馈的问卷数/总发放问卷数)进行量化。通常认为积极系数>0.7则代表专家有较高的积极性,可进一步分析咨询结果。此次指标体系共行两轮专家咨询,每轮咨询专家的积极系数均为100%,调查表回收率较高。

专家权威程度决定最终指标体系评价是否可靠,通常用权威系数衡量。咨询专家的权威系数平均值为0.84,大于0.7,表明所得指标体系可接受度较高。另外,两轮咨询的肯德尔协调系数的显著性检验均<0.05,可信度高。第一轮专家咨询的W系数介于0.19-0.27,第二轮的W系数均大于 0.4,较第一轮有所提升,说明经过第二轮专家咨询后,专家间对指标的协调程度趋于一致。

2.3 指标筛选结果

根据指标评价结果和14名专家提出建议进行指标修订。二级指标中9个指标均满足界值,无需删减。三级指标中部分指标需要删除,同时专家反馈部分指标需要合并、增加。最终经过两轮专家咨询结果后,形成由9个二级指标及29个三级指标构成的互联网医院服务质量评价指标框架。见表2。

表2 互联网医院服务质量评价指标框架及综合权重

2.4 指标权重

采用ANP-熵值法优化组合的方法计算评价体系的综合权重值,并认为主客观赋权法的重要性一样。综合权重分布情况见表2。

3 讨论

3.1 研究构建的指标体系具有一定科学性和可靠性

本研究参考WHO的 eHealth评价指南,基于服务质量差距理论和SERVQUAL模型,构建我国互联网医院服务质量评价指标体系。考虑到我国互联网医院泛模式化特质,通过德尔菲专家咨询开展多轮指标筛选进而制定了最终服务质量评价指标体系。德尔菲法是一种应用于建立群体共识的方法学工具[34],现已广泛运用于解决医学研究领域中复杂且无法直接定量分析的问题。专家判断的价值是德尔菲法强调的重点,因此要充分利用专家的知识和专长[35]。目前国内相关研究在选择专家时都确保受邀专家来自多个专业领域,从事相关工作多年[36-37]。基于此,邀请的专家分别来自全国不同省份,覆盖多个专业领域,具有雄厚的理论知识和丰富的实践经验,有一定代表性。此外,两轮专家的咨询回收率以及权威系数也都较高,表明专家咨询结果有一定可靠性。互联网医院作为复杂系统,其服务质量评价指标体系各指标间存在相互作用, 传统AHP作为常用的指标体系权重方法可能难以反映真实世界系统间的逻辑牵连关系,无法处理具有复杂系统的问题[38]。其次,既往同类研究在权重计算时大多只采用主观赋权方法,忽略了指标数据的客观价值[39-40]。因此,为了准确反映指标权重在现实中的重要性,权重计算时需综合专家主观判断和客观评定[38]。在确定指标体系权重时采用ANP-熵值法优化组合的方法,相较同类研究既克服了主观随意性的缺陷,又保证了指标体系的科学关联性。综上,从构建指标体系的方法学上来讲,本研究构建的互联网医院服务质量评价指标体系具有一定的科学性和可靠性。

3.2 互联网医院服务质量评价指标设置客观、合理

本研究所构建的指标体系从患者需求角度出发,以患者感知为核心,在此基础上结合医院管理层和员工层等多视角,保证了指标体系的客观与适用性。此外,综合评价了互联网医院服务的功能质量和技术质量,评价内容将互联网医院服务的结构、过程和结果整个流程与全生命周期服务理念相结合,为全面提升互联网医院的服务效果提供助力。功能质量是对互联网医院提供医疗服务的方式及态度的衡量指标,主要强调的是过程。技术质量是对患者实际接受医疗服务的衡量指标,主要强调的是结果[41]。

3.2.1 功能质量指标反映互联网医院服务过程质量。从三级指标权重分布情况可知,在功能质量层面,建立服务管理体系和相关管理制度旨在保证互联网医院能够准确、可靠地履行所承诺的服务,是可靠性维度的核心指标。Whittaker从项目规划-项目构建-项目管理纬度构建了包含项目规划过程、建设过程和管理过程的mHealth评估框架,认为全程的管理小组对服务质量评价是必要的[42]。此外,不同于实体医院对医院的设施、环境的感知,互联网医院以虚拟形式出现,患者对“有形性”的主观感觉即为软件页面是否简洁明了,操作是否简便。该指标反映了互联网医院直接感知的服务设备设施和人员等,是有形性维度的核心指标。翟运开在基于SERVQUAL理论探索远程医疗服务质量影响因素的研究中提到,远程会诊服务中会诊室环境、医务人员的言行举止、穿戴、会诊通信网络是保障线上远程诊疗服务质量的重要维度[26]。可以看出,可靠性和有形性两个维度关系到了互联网医院服务的过程质量,对整个指标体系的影响最大。此外,与线下医院数据服务互联互通,问诊等待回复时间,制定个性化诊疗方案等也从互联网医院的规章制度,服务及时性和为患者考虑的维度对互联网医院服务质量进行了评估。

3.2.2 技术质量指标反映互联网医院服务结果质量。与功能质量相比,从患者获得结果层面出发的技术质量所占权重相对较低,患者的数据安全是其中最重要的部分。它关系到互联网医院在既定环境中不发生不良事件,造成人的健康、财产等损坏的能力,是衡量互联网医院结果质量的侧重点。欧洲MethoTelemed项目制定了针对远程医疗服务的通用评价框架,其中就包含了从服务安全性维度开展对远程医疗项目评价[13]。而经济性和有效性维度的相关指标主要是从医院服务费用的合理性和患者健康状况的改善程度进行评估,对指标体系的影响最小。我国曹红梅学者从结构-过程-结果视角对远程医疗服务质量构建评价指标,其中费用可负担性和患者满意度就作为结果指标被纳入[43]。由此看出,本研究构建的指标体系与既往相关研究有较多一致,且符合我国互联网医院的特质,保证了评价指标的客观性与合理性。

在当前全球卫生组织实践信息化的趋势下,如何利用信息手段提高卫生服务效率及效果,成为政策制定者、医院管理者以及人民群众所关注的焦点,亦是当前卫生领域的研究热点。互联网医院作为我国的新生事物,针对其服务质量展开评价的研究相对缺乏。研究参考WHO的 eHealth评价指南,以服务质量差距理论和SERVQUAL模型为指导,形成了互联网医院服务质量评价指标体系,弥补了当前互联网医院服务质量评价的空白,为相应理论及模型在未来互联网医疗、智慧医疗等领域应用进行了铺垫。另外,本研究采用德尔菲法,通过线上链接的方式获取相关信息,其主观性的缺点不可否认,可能造成指标体系相关变量选取存在遗漏。该指标体系尚缺乏实证研究,其可操作性和信效度也需实践检验。因此,下一步研究需聚焦于实证部分,通过全国多中心互联网医院实地评价工作的开展进行进一步完善。