基于社会学习的居民社区中医药就诊意愿实证分析*

邓 敏

南京中医药大学经贸管理学院(210023)

基于社会学习的居民社区中医药就诊意愿实证分析*

邓 敏

南京中医药大学经贸管理学院(210023)

中医“不治已病治未病”与我国医药卫生“预防为主”战略方针一脉相承[1]，2009年《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》中明确“坚持保基本、强基层、建机制的基本原则”。2012年《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》提出“充分发挥中医药在疾病预防控制和医疗服务中的作用”，并规划到2015年，力争95%以上社区卫生服务中心和90%以上乡镇卫生院、70%以上社区卫生服务站和65%以上村卫生室能够提供中医药服务。适当运用中医药服务，促进社区的疾病预防[2]，中医药已不断彰显其在基层医疗服务中的重要性[3]。尽管近年来在政策引导下社区中医药硬件设施有较大提升，但服务理念未普及、服务项目待补充等问题仍大大限制了群众对社区中医药服务的认可程度。在此背景下，如何了解引导居民认同并接受社区中医药服务迫在眉睫。本文基于社会学习理论，多角度考察影响居民社区中医药就诊意愿的相关因素，揭示因素之间的内在关系，为区域推广社区中医药服务提供理论基础。

理论分析与研究设计

1.居民社区中医药就诊行为模型的理论分析

目前，学者们主要从病人满意度[4]或者疾病情况[5]为主要视角对患者就诊行为或就诊意愿的影响因素[6]和变化规律展开研究[7-8]。具体来说，患者支付能力[9]、医疗技术水平[10]、医疗机构地理位置和声誉[11]及相关政策[12]等因素都对患者就诊行为和意愿产生影响。但上述研究主要针对西方医疗服务展开，中医药服务领域的相关研究十分匮乏。

考虑中医药服务与中国传统文化的联系，而文化是基于群体形成的，因此改进居民社区中医药就诊意愿必须考虑群体间的交互影响。本文引入社会学习理论，从社会学习角度对居民社区中医药就诊行为展开研究。最早的社会学习强调个体的认知过程，随着研究的深入，个体由“多个认知”转向相互关联的“分布式认知”，从集体角度理解社会学习的本质更为重要[13]，个人认知、行为与所在环境因素三者及其交互作用对个体行为具有重要影响[14]。基于社会学习理论并考虑中医药就诊行为特殊性，构建居民中医药就诊行为模式如图1。

2.居民社区中医药就诊意愿研究框架设计

在居民中医药就诊行为模式下“就诊意愿判断”的关键在于四个环节：①医疗情景—包括居民的身体状态、居民自身状况等等；②个体认知—个体对中医药服务理念、服务方式和服务效果的了解程度；③社会网络—是指居民与其他社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系，居民在社会网络中进行社会学习；④知识库—包括外部知识、个体知识和共同知识,它们从本质上决定了就诊意愿，具体包括：居民所在区域对中医药服务固有的认识、个体自身医疗服务经验的知识积累以及在社会学习中获取的知识。

据此构建“居民社区中医药就诊意愿”的测量表如表1。

居民社区中医药就诊意愿实证分析

1.指标设定与数据选取

依据居民社区中医药就诊意愿测量指标汇总表，问卷中除甄别问题及人口统计特征信息之外，主要包含8个方面内容，它们对应于问卷中30个测量题项，均采用李克特五分量表。对于具体测量指标的选取，参考了多位学者提出并在实证研究中使用的量表，并结合社区中医药服务特征进行题项设计。

本文以南京市为调研区域，共发放问卷220份，回收有效问卷196份，其中愿意接受中医药服务的居民占总调查人数的77.55%，但愿意接受社区中医药服务的仅为27.55%。利用SPSS软件对问卷数据进行信度与效度检验，信度系数Cronbach′s α为0.948>0.7，量表信度很好，测量指标具有较高的可信度和有效性；KMO值0.931>0.7，说明问卷结构效度良好。

2.就诊意愿的因子分析

由于问卷的指标数量较多，直接进行logistic回归分析将会影响分析精度。考察KMO测度值为0.931(接近1.0)，表明变量间的共同因子较多，因此可选择因子分析做降维处理。以特征值大于1为提取标准，提取出6个因子，如表2，其中第一个因子的解释方差最大。

根据表3中每个测量指标对因子的贡献值，并结合问卷指标设置，对所提取6个因子的内涵作进一步分析，根据每个因子所包含的主要指标，分别命名为服务人员水平、后勤服务水平、社会网络态度、个体认知、区域政府态度和疾病影响程度。将6个因子所包含的信息与居民社区中医药就诊意愿测量指标体系对比可见，这6个因子能够较好的代表问卷的核心信息，可作为自变量，进入logistic回归分析作进一步处理。

3.就诊意愿的二元logistic回归分析

考虑就诊意愿是一个二分变量，即包含“不愿意接受中医药服务=1，愿意接受中医药服务=2”两种情况，因而选择二元logistic回归分析。总的全局检验(omnibus tests of model coefficients)中卡方值67.319，P<0.05，即认为模型的回归系数不全为0。同时，Hosmer-Lemeshow检验的卡方值7.530，P=0.481，即可认为模型的拟合度较为理想。通过Hosmer-Lemeshow检验的随机性可见，相应于“信任度=1”，期望值逐渐减少到0，与观测值趋于接近；相应于“信任度=2”，期望值逐渐增加到16，与观测值也趋于接近，说明分析结果较为理想。

通过逐步logistic回归分析考察上述因子后，最后都进入到模型方程中，见表4，其中FAC1_1到FAC6_1依次为y1到y6。

根据表4，可建立居民社区中医药就诊意愿的logistic预测概率模型如下：

logit(pi)=2.008+0.832y1+0.903y2+1.442y3+0.635y4+0.32y5+0.646y6

进一步转化为：

p(y)=1/1+e-(2.008+0.832y1+0.903y2+1.442y3+0.635y4+0.32y5+0.646y6)

其中，p为研究个体(居民)社区中医药就诊意愿的期望概率，当针对某区域社区进行研究时，只需将对应y1到y6的具体数据代入即可。当p>0.5时表示个体愿意接受社区中医服务，反之则不愿意接受。

研究结论及建议

1.数据分析与结果

根据因子分析和logistic回归分析可以得到以下结果：

(1)居民的社区中医药就诊意愿主要受到服务人员水平、后勤服务水平、社会网络态度、个体认知、区域政府态度和疾病影响程度等六个因子的影响。

(2)居民社区中医药就诊意愿的期望概率受到社会网络态度的影响最大，社区后勤服务水平次之，然后是服务人员水平、疾病影响程度、居民个体认知和区域政府态度。

2.政策建议

本文选取南京市居民为调研对象，对居民社区中医药就诊意愿及其影响因素进行实证分析。从本地区省中医院年门诊人次超过省人民医院判断，人民群众对中医药服务的需求是巨大的，但对社区的中医药服务接受度不高。根据调研数据显示，目前居民对社区中医服务就诊意愿十分有限，原因如下：首先，约有45.18%的居民表示对于社区中医药服务并不了解，更无法认同；其次，约有54.82%的居民认为本区域并没有推广和宣传社区中医药服务；再次，约有46.12%的居民对社区中医药服务表示不满意，包括服务人员、环境、设备、费用等方面；最后，约有82.74%的居民承认疾病对自身决策有很强的负面影响，导致在治疗效果和治疗耗时等方面忍耐性较差，更愿意选择就诊风险小、可靠性高的医疗机构。基于因子分析和回归分析结果，提出以下政策建议：

(1)重视社会网络力量，构建中医药交流平台和宣传渠道 通过多种渠道和媒介，向居民进行中医药文化教育和社区中医药服务宣传。

(2)重视社区服务质量，加强中医药人才培养和后勤服务 其一，加强中医药人才培养，强化中医特色专科建设，以名医带动名科，以名科发展社区医院，大力提升社区中医药服务的口碑和群众认可程度；第二，以居民需求为导向，合理扩大社区中医药服务项目，改善社区中医药服务硬件设施，提高服务能力；第三，考虑社区卫生服务中心与医院的角色区别，加强服务延伸建设，通过中医药服务提升服务便捷性和连续性。

(3)重视政府引导作用，建立社区中医药的资金补偿机制 充分考虑中医药服务特殊性，明确政府财政逐年对社区中医药进行资金投入和补助，建立完善的补偿机制，为社区中医药服务能力改善、各项宣传工作以及专科建设提供资金保障。

综上，本文从社会网络角度探究居民社区中医药就诊意愿的因素，充分揭示了社会网络下居民就诊的行为特征。考虑卫生领域中的影响因素众多，且各因素之间的关系错综复杂，文中通过“降维”较好的实现核心影响因素的提取，并在此基础上运用logistic回归分析，揭示影响居民形成社区中医药就诊意愿的关键要素，并合理的描述各要素与就诊意愿的关系，为区域推广社区中医药服务提供政策建议。

[1]张春.治未病—社区中医特色保健.云南中医中药杂志,2009,30(12):87-88.

[2]Edzard Ernst.Complementary and alternative medicine(CAM)for disease prevention .Preventive Medicine,2012,55(6):558-559.

[3]姜雨含,姜超,梁英夫.中医药在社区基本医疗服务中的重要性.中国卫生产业,2012,28:32-32.

[4]Hopkins A,Costain D.Measuring the outcomes of medical care.London:Royal College of Physicians and King′s Fund Centre,1990.

[5]段晓娟,乔 慧.宁夏海原县农村居民慢性病患病现况调查及就诊机构利用分析.中国卫生统计,2012,29(5):698-701.

[6]饶克勤,李青.多项式logistic回归分析在患者就诊行为影响因素研究中的应用.中国卫生统计,1999,16(2):72-75.

[7]JL,Jackson,J et al.Predictors of patient satisfaction.Social Science and Medicine,2001,52(4):609-620.

[8]Little P,Everitt H,Williamson I,et al.Preferences of patients for patient centred approach to consultation in primary care:observational study.BRITISH MEDICAL JOURNAL,2001,322:468-472.

[9]马玉琴,张鹭鹭，卢杨，等.农村医疗卫生服务系统系统动力学模型干预研究.中国农村卫生事业管理,2007,27(8):569-571.

[10]贾清萍,甘筱青.农村居民就医行为影响因素的实证分析.安徽农业科学,2010,38(11):5940-5942.

[11]Jacobsen KH,Ansumana R,Abdirahman HA,et al.Considerations in the selection of healthcare providers for mothers and children in Bo,Sierra Leone reputation,cost and location.International Health,2012,4(4):307-313.

[12]张宇,张鹭鹭，马玉琴，等.农村人群就医选择行为逻辑模型构建.中国全科医学,2010,13(8A):2467-2410.

[13]Bandura,A.Social Learning Theory.Englewood Cliffs,NJ:Prentice Hall,1977.

[14]Röling N.Beyond the aggregation of individual preferences.In:C.Leeuwis and R.Pyburn(Editors),Wheelbarrows full of frogs.Social learning in rural resource management.Koninklijke Van Gorcum,Aasen,2002,25-47.

[15]Albert Bandura.思想和行动的社会基础-社会认知论.华东师范大学出版社,2001.

(责任编辑：郭海强)

*江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目(2013SJD840004)