互联网诊疗服务质量评价量表构建研究*

——谷兰凌 田宝朋

互联网诊疗是指医疗机构利用在本机构注册的医师，通过互联网等信息技术开展部分常见病、慢性病复诊和“互联网+”家庭医生签约服务[1]。《进一步改善医疗服务行动计划(2018-2020年)》(国卫医发〔2017〕73号)提出，改善人民群众就医体验，是深化医药卫生体制改革的必然要求，对于构建和谐医患关系具有重要意义[2]。服务质量评价是衡量医疗服务水平的重要手段，客观的评价结果能够帮助医疗服务提供方了解服务薄弱环节并进行改进[3]。SERVQUAL理论模型能够从患者视角对医疗机构提供的服务质量(实际感知质量和期望质量)进行评价，真正体现以“患者为中心”的医疗服务理念[4]。我国医疗卫生行业主要将SERVQUAL理论模型应用于门诊服务、住院患者服务评价中，在互联网诊疗服务质量评价中应用较少。本研究借鉴SERVQUAL模型量表，从患者感知服务质量角度出发，采用文献回顾法、半结构访谈法、专家函询法等编制互联网诊疗服务质量评价量表，以期为改善互联网诊疗服务水平提供参考。

1 研究方法

1.1 量表初稿编制

1.1.1 构建条目池 成立课题组，包括医院管理专家5名(负责量表编制全过程质控)、互联网诊疗医师3名(负责拟定、修改量表条目)、某高校卫生管理专业副教授2名(负责选择统计分析方法)、某三甲专科医院行政科员1名(负责收集与统计分析数据)。课题组以“互联网诊疗”“医师服务质量”“SERVQUAL模型”为主题词，检索中国知网等中外文数据库互联网诊疗医师及SERVQUAL模型等相关文献。同时，以“互联网医院”“互联网+”“互联网诊疗”等为关键词，在国务院、国家卫生健康委员会、国家发展和改革委员会、国家医疗保障局、财政部等官方网站，收集与互联网诊疗相关政策文件33份，利用ROST文本挖掘软件对之进行词频分析。根据统计结果，参考Parasuraman A[4]编制的SERVQUAL模型量表，形成5个维度共22个条目的初始条目池。其中，5个维度分别为便捷性、可靠性、响应性、保障性、移情性。 所有条目均采用0分～5分正向评分法，各维度得分为患者实际感知服务质量评分与期望服务质量评分差值之和。得分>0，表示互联网诊疗服务质量较好；得分<0，表示服务质量较差；得分=0，表示实际感知服务质量与患者期望质量一致。

1.1.2 半结构访谈 (1)互联网诊疗医师。以初步拟定的量表条目池为访谈提纲，由某三甲医院两名科研人员，对两名互联网诊疗医师及1名主管互联网诊疗的主任开展半结构访谈。(2)互联网诊疗患者。抽取5名互联网诊疗患者进行访谈。一方面，要求患者回忆最近1次接受互联网诊疗的全过程；另一方面，根据患者叙述，对其就诊过程中的满意环节进行询问。课题组对互联网诊疗医师和患者访谈内容进行文本分析，整理结果，补充、完善条目内容。

1.2 德尔菲专家函询

函询专家纳入标准：具有硕士及以上学历或中级及以上职称；有互联网诊疗经历；参与过专家函询。课题组于2020年11月-12月，遴选来自北京市3所三甲医院、1所高校以及世界中医药学会联合会等共15名专家进行两轮函询。其中，医院管理专家9名、互联网诊疗医师6名。专家平均年龄为(40.13±5.12)岁；工作年限为(10.34±3.51)a；均为中级及以上职称；硕士及以上学历12名。

两轮函询采用邮件或面对面形式发放问卷。第一轮专家函询主要目的是进一步明确量表的维度和条目。一方面，将初步构建的量表条目池供专家筛选，在每个维度后均加一栏“请专家补充”，邀请专家补充其认为重要但尚未涉及的条目。另一方面，由专家对量表条目的重要性和相关性进行打分。重要程度从0分(完全不重要)～10分(非常重要)，相关程度从0分(完全不相关)～10分(非常相关)。第一轮函询结束后，计算专家重要性得分均数和相关性得分均数，将重要性得分均数与相关性得分均数均大于7的条目纳入，反之删除。整理第一轮函询结果，形成第二轮专家函询问卷，邀请专家再次提出修改意见。量表条目纳入标准与第一轮函询标准相同。

1.3 预调查

为进一步保证量表条目语言表述的准确性、通俗性，课题组于2021年1月在某三甲医院按照就诊号顺序随机选择30名至少互联网就诊1次的患者进行量表预调查。共回收问卷30份，有效回收率为100%。根据预调查结果，对量表条目部分用词进行修改。

1.4 量表信效度检验

1.4.1 调查对象 采用便利抽样法，按就诊号顺序随机抽取2021年1月-2月至少互联网诊疗1次的北京市某三甲医院门诊患者。由某三甲医院两名科研人员向患者解释量表填写说明及注意事项，并向其保证所有信息均用于研究。在获得患者同意后，使用问卷星和现场发放问卷340份，回收有效问卷331份，有效率为97.4%。

1.4.2 信度检验 调查数据经双人核对并录入Excel表格，采用SPSS 17.0软件计算各维度和总量表的Cronbach's α系数。

1.4.3 效度检验 进行探索性因子分析，使用主成分分析和方差最大化正交旋转法计算量表结构效度。若量表的共同因素累积解释>50%变异，公因子数量与理论假设基本一致，各条目在相应公因子上的载荷值较高(>0.4)，在其他公因子的载荷值较低，可认为该量表具有较好的结构效度[5]。为进一步验证量表结构的实际拟合能力，采用AMOS 23.0 软件通过极大似然法进行验证性因子分析[6]。

2 结果

2.1 专家函询结果

第一轮专家函询发放问卷15份，回收有效问卷15份，专家积极系数为100%；权威系数为0.75。经过第一轮函询，专家对量表条目的重要性和相关性评分均>7分，未进行删减；将移情性维度中“互联网诊疗平台能依据病情调整为线上线下就诊”调整至便捷性维度下第7条；将第条目13中“随时”改为“及时”。

第二轮专家函询发放问卷15份，回收有效问卷15份，专家积极系数为100%；权威系数为0.80。第二轮函询专家未提出修改意见，对量表条目的重要性和相关性评分均>7分。

经过两轮专家函询，最终形成5个维度22个条目的初始量表，见表1。

2.2 量表信效度检验结果

2.2.1 调查对象基本资料 331例调查对象中，女性患者占比58.3%，20岁～30岁、30岁～40岁患者占比89.1%，城镇户口占比67.7%，本科学历占比83.7%，多数为公司职员(占61.6%)。

2.2.2 结构效度 效度检验用于评价量表的准确度、有效性和正确性[7]。

(1)探索性因子分析。本研究互联网诊疗服务质量评价初始量表KMO值为0.926(>0.5)，Bartlett球形检验达到显著性检验水平(χ2=2 157.759，P<0.05)，说明数据适合进行探索性因子分析。

运用主成分分析法提取因子，采用方差最大化正交旋转法进行探索性因子分析，选取特征值大于1、因子载荷大于0.5的条目15个，提取出3个公因子，累积方差贡献率为49.04%。因子1为可靠性，贡献率为34.204%；因子2为便捷性，贡献率为7.774%，因子3为响应性，贡献率为7.058%。其中，由于因子负荷值小于0.5，删去了第4、10、15、17、20、21个条目；第9个条目由于在因子2和因子3维度的负荷值均大于0.5，故也删除，见表2。

对于删去的7个条目，课题组再次召集专家进行讨论。专家认为：使用互联网诊疗的大多数是复诊患者，常见疾病、多发疾病的介绍对于复诊患者意义不大，故可以将第4个条目“互联网诊疗界面有常见病、多发病的科普简介”和第15个条目“互联网诊疗平台有常见问题题库，能第一时间进行答复”删除；第20个条目“互联网诊疗平台医师能够共同制定个性化诊疗方案”和第7个条目“互联网诊疗平台能依据病情调整为线上线下就诊”表达内容相近，可以删除第20个条目；第21个条目“互联网诊疗平台有意见和投诉的反馈途径”和第13个条目“互联网诊疗平台有人工服务界面及时回应就诊过程中遇到的问题”表达内容相近，故删除第21个条目；互联网诊疗只能根据患者实际情况，由出诊医师给出专业性指导意见，与重要信息无关，故删除第10个条目“互联网诊疗能够准确记录就诊过程中的重要信息”；互联网诊疗医师需经过系统培训掌握多方面技能，故删除第17个条目“互联网诊疗平台医务人员能够掌握接待技巧”；互联网诊疗无法满足患者全部需求，故删除第9个条目“互联网诊疗能够提供所需全部项目”。

表2 互联网诊疗服务质量评价量表各条目因子载荷情况

(2)验证性因子分析。研究结果显示，各项拟合指标为：卡方自由度比(χ2/df)=1.61，拟合优度指数(GFI)=0.95，调整后拟合优度指数(AGFI)=0.93，残差平方根(RMR)=0.03，近似残差均方根(RMSEA)=0.04，标准拟合指数(NFI)=0.89，Tucker-Lewis 指数(TLI)=0.95，比较拟合指数(CFI)=0.96。根据评价模型的拟合程度指标参考标准[8]，模型拟合较好，即该评价量表的因子结构稳定。

2.2.3 信度检验 信度检验可检测量表的精确性、稳定性和一致性[9]。总量表Cronbach's α系数为0.899，因子1 (可靠性)Cronbach's α系数为0.787，因子2 (便捷性)Cronbach's α系数为0.723，因子3 (响应性)Cronbach's α系数为0.610。

3 讨论

3.1 互联网诊疗服务质量评价量表具有一定科学性

本研究在检索国内外相关文献和我国互联网诊疗政策相关文件基础上，以Parasuraman A编制的SERVQUAL模型量表为参考，构建了量表初始条目池。为了进一步完善量表条目内容，本研究对互联网诊疗医师和患者进行了半结构访谈，深入了解其对互联网诊疗服务质量评价的需求，并将访谈结果纳入量表条目池，形成量表初稿。然后，选取来自北京市医院、高校、学会的15名具有互联网诊疗经验专家，进一步筛选、优化量表条目。此外，通过对30名互联网诊疗患者进行预调查，以评估量表条目语言表述是否易懂、准确。在量表信效度检验阶段，本研究经过探索性因子分析结构效度检验、信度检验和验证性因子分析后显示，量表具有较好的信度和效度，形成了正式量表。因此，互联网诊疗服务质量评价量表的编制过程较为严谨，具有一定科学性。

3.2 互联网诊疗服务质量评价量表具有较好的实用性

近年来，信息技术快速发展，并与医疗服务密切融合[10]，评价基于信息技术的医疗服务质量具有必要性。使用患者体验数据而非绩效指标来评估卫生保健服务质量是趋势[11]。然而，对于依靠互联网技术辅助的医疗服务，我国较少有研究涉及服务过程中的患者体验[12]，已有研究多侧重线下医疗服务患者体验评价，且评价工具多为自制或改进的患者体验量表。祖潇然等[13]探讨了互联网诊疗平台服务满意度及其影响因素，为本研究初始条目池构建提供了参考。同时，本研究从患者角度出发编制了互联网诊疗服务质量评价量表，充分考虑了线上就诊患者的体验，通过修订成熟的SERVQUAL模型量表，从可靠性、便捷性、响应性3个维度重点分析了互联网诊疗服务质量。其中，可靠性维度涉及医师医德医风、关怀、隐私保护、提供高质量服务等内容；便捷性维度涉及就诊当天提醒、准确快速找到出诊医师和登录界面、操作指南和流程等内容；响应性维度涉及就诊方式调整、人工服务回应、关键和易出错步骤调整等内容。一方面，该量表有利于医院发现互联网诊疗服务建设的成效与不足，予以针对性改进，进而提升患者满意度。另一方面，该量表有利于上级卫生健康行政部门了解、监测医院互联网诊疗服务质量。综上，互联网诊疗服务质量评价量表具有实用性。

3.3 本研究不足与展望

在量表编制过程中，由于响应性维度下条目只有3个，其Cronbach's α系数为0.610，略偏低。在后续研究中，需继续补充完善条目内容，提高响应性维度信度，同时需结合量表实际应用情况进行改进，使量表更加科学、合理。