数字健康背景下糖尿病基层医防融合服务的需求研究

【摘要】 背景 随着人口老龄化进程加快，居民疾病谱变化，以糖尿病为代表的慢性病患病率逐年攀升，亟须建立广覆盖、高效率的基层医防融合模式。已有研究多聚焦于健康管理服务需求及服务采纳的影响因素，鲜有对数字技术下慢性病医防融合服务需求进行识别与分析的研究。目的 探索数字健康背 景下居民对糖尿病医防融合服务需求，以及不同服务内容对服务对象接受度与满意度的影响，以期为完善全过程、全方位的医防融合服务提供理论依据。方法 结合相关研究与实际工作，确立了20项糖尿病医防融合服务需求调查项目，并于2023年1—6月，采用便利抽样法调查福建省、广东省和云南省的糖尿病患病及风险人群，获取410名受访者数据，收集性别、年龄、文化程度、居住地类型和医保类型五类人口学特征，依据Kano模型分析法进行属性分类分析，考察不同属性的服务需求与居民满意度的关系，进而提出糖尿病医防融合服务供给策略。结果 不同人口学特征的居民对糖尿病医防融合服务需求显示出共性和个性差异，其中，不同年龄段和文化程度的人群服务需求差异较大。糖尿病防治群体的医防融合服务需求聚焦在筛防和诊疗环节，但互联网与社交媒体提供的相关便捷服务与用户的满意度无关。结论 应当提升糖尿病基层医防融合服务个性化水平，充分满足服务人群的“糖尿病与并发症初步筛查”等必备属性需求，完善“建立全周期个人电子健康档案”等期望属性服务，以及提升“风险预测”“远程健康监测”等魅力属性需求的服务。

【关键词】 糖尿病；医防融合；数字健康；服务需求；Kano模型

【中图分类号】 R 587.1 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0597

Demand Analysis of Diabetes Primary Healthcare and Prevention Integration Services in the Context of Digital Health

WU Xinyi1，ZHANG Yongze2，YANG Chenghu1，WU Xiaoyuan3*

1.School of Economics and Management，Fuzhou University，Fuzhou 350108，China

2.Endocrine Department，the First Affiliated Hospital of Fujian Medical University，Fuzhou 350122，China

3.School of Economics and Management，Minjiang University，Fuzhou 350108，China

*Corresponding author：WU Xiaoyuan，Associate professor；E-mail：yuan@mju.edu.cn

【Abstract】 Background With the acceleration of the aging process of the population and the change of the disease spectrum of residents，the prevalence of chronic diseases such as diabetes is increasing year by year. It is urgent to establish a wide coverage and efficient medical prevention integration mode. Most of the existing studies have focused on the demand for health management services and the influencing factors of service adoption，and few have identified and analyzed the demand for chronic disease healthcare and prevention integration services under digital technology. Objective To explore the demand of residents for medical and preventive integration services for diabetes in the context of digital health，and the impact of different service contents on the acceptance and satisfaction of service objects，so as to provide a theoretical basis for the public to improve the whole process and all-round medical and preventive integration services. Methods Combined with relevant research and practical work，20 survey items on demand for diabetes medical and prevention integration services were established. From January to June 2023，convenient sampling method was used to survey diabetes patients and risk groups in Fujian Province，Guangdong Province and Yunnan Province，and 410 respondents' data were obtained. According to five demographic characteristics of gender，age，education level，residence type and medical insurance type，attribute classification analysis was carried out according to Kano model analysis method，to investigate the relationship between service demand of different attributes and residents' satisfaction，and then put forward the supply strategy of diabetes medical and prevention integration services. Results Residents with different demographic characteristics show common and individual differences in the demand for medical and preventive integration services for diabetes. Among them，the demand for services among people of different ages and educational levels is quite different. The demand for medical prevention integration services of diabetes prevention and treatment groups focuses on screening，prevention and treatment，but the relevant convenient services provided by the Internet and social media have nothing to do with user satisfaction. Conclusion The level of personalization of diabetes primary health care and prevention services should be improved to fully satisfy the needs of the service population for essential attributes such as "initial screening for diabetes and complications"，improve the services for desired attributes such as "establishment of a full-cycle personal electronic health record"，and enhance the services for charismatic attributes such as "risk prediction" and "remote health monitoring". It will also improve services with desired attributes such as the establishment of a full-cycle personal electronic health record，and enhance services with attractive attributes such as "risk prediction" and "remote health monitoring".

【Key words】 Diabetes mellitus；Healthcare and prevention integration；Digital health；Service demand；Kano model

随着人口老龄化进程加快，居民疾病谱变化，以糖尿病为代表的慢性病患病率逐年攀升，医疗与公共卫生体系分离、重医轻防导致当前的医疗卫生服务体系难以有效满足人民群众的健康需求［1-2］。将治病和防病结合起来，建立广覆盖、高效率的医防融合模式，强化早诊断、早治疗、早康复，有利于提升医疗卫生资源使用效率，最大限度地减少居民健康问题［3］。然而，医防融合实践尚在探索阶段，存在居民对家庭医生服务认知模糊、“签而不约”［4］、对互联网+护理服务接受度不高［5］等问题，单纯依靠政府行政推动，并不能解决服务供给快速增长与服务利用率低之间的矛盾，必须在提升医防融合服务能力的同时，提高政策实施对象的服务接受度［4］。

近20年来，我国糖尿病患病人数爆发式增长，糖尿病防治成为多地开展医防融合实践的突破口。国内外许多学者围绕糖尿病医防融合展开了讨论，主要聚焦于糖尿病防治协同需求调查［6-8］、健康管理服务采纳的影响因素［9］及医防融合服务模式［10］探究。已有研究为提高服务对象的接受度奠定了基础，但是相关研究对于数字技术应用于糖尿病医防融合所带来的服务变化关注较少，PORTZ等［11］提出为慢性病患者提供患者门户网站，进而提供就诊预约、电子健康记录、辅助自我健康管理、非紧急问题的在线联系服务，可以改进医疗卫生的服务交付与服务质量，年龄、收入、受教育程度、医疗保险类别、居住地等均会对数字化基层医疗服务的使用产生影响［12-13］。虽然数字技术的应用能够显著提升医疗健康领域的服务精细化水平［14］，但是研究尚未能揭示不同服务内容对服务对象接受度与满意度的影响。Kano模型能够有效识别用户需求的属性差异，适用于公共卫生管理领域研究［15-17］。本研究从数字健康视角出发，对居民糖尿病医防融合服务需求进行梳理，采用Kano模型探讨不同人口学特征人群对于糖尿病医防融合服务项目的需求属性，并分析各属性与用户满意度间的关系，进而提出糖尿病基层医防融合服务供给策略。

1 对象与方法

1.1 研究对象

2023年1—6月，采用便利抽样法调查福建省、广东省和云南省的糖尿病患病及风险人群。纳入标准：（1）年龄30岁及以上；（2）自身患有糖尿病或一级亲属中有2型糖尿病家族史；（3）了解糖尿病筛查和诊疗流程；（4）有社区卫生服务机构或乡镇卫生院就诊经历。排除标准：（1）未使用智能手机；（2）存在阿尔茨海默病、认知障碍等精神性疾病。所有受访对象签署知情同意书，本研究遵循生物医学伦理守则，通过福建医科大学附属第一医院伦理委员会审查（审批号：闽医大附一伦理医研［2021］327号）。

基于横断面调查样本量估算公式，测算问卷调查最低样本量［18］。样本量估算公式为：

N=U21-α P0（1-P0）/d2 式（1）

其中，N为样本量，U1-α为标准正态分布的临界值，P0为可能的概率，d为允许的误差范围。本研究选取α=0.05，所以查表得U1-α=1.96。P0是预期的某种特性在总体中的概率，综合已有文献可知糖尿病前期患病率为45%～47%［19］，确定P0=45%，本研究愿意接受P0的估计误差取d=0.05。将这些值代入公式，得到样本量N=380，即问卷调查最低样本量应为380。

1.2 研究方法

1.2.1 Kano模型：1984年日本学者狩野纪昭根据双因素理论提出了Kano模型［20］。该模型根据不同种类服务质量与客户满意度之间的关系，将服务质量特性分为以下属性：必备属性（must-be quality，M），指用户认为服务产品所必须具备的性质或作用，即虽然提供该服务无法显著提高用户满意度，但当服务不充分时，用户不满情绪会明显增加；期望属性（one-dimensional quality，O），指与用户满意度和需求满足程度呈正相关关系的服务需求，当该需求得到满足时，用户满意度将明显提高，但如果这些需求未得到满足，用户满意度将明显下降；魅力属性（attractive quality，A），指超出用户预期的服务产品性质或作用，需求被满足时能够有效提高用户满意度，满足不充分时也不会引起用户的不满；无差异属性（indifferent quality，I），指不论提供该项服务与否，对用户满意度无显著影响；逆向属性（reverse quality，R），指该服务存在的时候会导致用户不满，服务不足反而会让用户满意；可疑属性（questionable quality，Q），代表有问题的结果，多来源于用户误解或误选某个选项。服务需求满足的顺序或改进的策略为M>O>A>I［21］。

Kano模型借助结构型调查问卷区分各项服务对于被调查者的需求属性。调查问卷的设计思路：从正反两方面分别调查提供（不提供）某项医疗卫生服务时，被调查者的主观看法，例如“如果为您提供（不提供）：全周期个人电子健康档案，您觉得”，备选项有“很喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受和不喜欢”5个等级。根据受访者回答结果进行服务需求属性分类，分类方式见表1，其中频数最高者为需求分类属性。

1.2.2 Better-Worse系数矩阵：传统的Kano模型根据各类质量属性所占比例最大值来确定代表性质量属性，该方法忽略了占比相对接近的质量属性。TIMKO（1993）提出了“客户满意度系数”来量化用户使用产品或服务时的满意和不满意程度，以综合考量各类属性对于最终质量属性确定的影响［22］。其通过式（2）和（3）将每个接受元素的质量属性转换为满意/不满意指数，即满意影响力Better系数（又称SI）和不满意影响力Worse系数（又称DSI）。SI通常高于0低于1，表示某项服务的提供对被调查对象满意度提升的程度，数值越接近1，满意度增速就越快；DSI则高于-1低于0，表示不提供某项服务导致顾客满意度下降的程度，其绝对值越大，满意度降速就越快。

SI=（A+O）/（A+O+M+I） 式（2）

DSI=-1×（M+O）/（A+O+M+I） 式（3）

以Worse系数绝对值为横坐标，Better系数为纵坐标，绘制Better-Worse二维矩阵。该矩阵图经过纵横坐标轴均分后划分为四个象限：第一象限对应期望属性（O）；第二象限对应魅力属性（A）；第三象限对应无差异属性（I）；第四象限对应必备属性（M）。

1.3 问卷设计

用户对产品或服务的接受度受多种因素的影响，主要包括产品设计、服务内容及用户的个体因素。为此，本研究问卷设定的糖尿病医防融合服务项目首先依据相关学者［6-8，11-13］的研究，并结合《国家卫生计生委办公室关于印发国家慢性病综合防控示范区建设管理办法》［23］，形成初步需求调查条目，而后通过访谈糖尿病患者和风险人群进行需求调查条目补充和归纳，最后咨询社区卫生服务中心的全科医生、三级医院糖尿病专科医生、基层医疗卫生机构的管理者以及数字医疗服务的平台软件服务商，进一步梳理服务需求，最终确立了20项糖尿病医防融合服务需求调查项目，涵盖了糖尿病预防、筛查、诊断、治疗、康复全程，具体涉及服务项目见表3。前测调查50例受访者，测得问卷正向问题的克朗巴哈系数为0.923，反向问题的克朗巴哈系数为0.956，均高于0.7，说明问卷具有良好信度，正向问题的KMO值为0.774，反向问题的KMO值为0.839，二者的Bartlett球形度检验显著性均<0.001，符合效度指标检验标准，表明问卷具有良好效度。

通过线上问卷星填写与线下访问调查结合的方式发放问卷，其中，线下面对面现场调查主要是针对60岁以上、自主填写有困难的老年人群。问卷发放过程中，研究团队招募问卷发人员，问卷发放人员主要为健康管理、社会工作专业的本科生。研究团队对问卷小组成员进行培训，包括研究的目的和意义、问卷发放过程中的注意事项等，内分泌专科医生、医疗服务管理领域专家共同对问卷调查结果进行质量控制。

2 结果

2.1 基本情况

本次调查共计收回问卷543份，剔除选项填写不符合逻辑、自主在线填写时间小于3 min的问卷，最终获得有效答卷410份，有效回收率为75.5%。其中，男203人，女207人；年龄以41～60岁为主，占57.6%（236/410）；文化程度以高中、职高或中专及以上为主，占81.7%（335/410）；居住地以城镇为主，占69.3%（284/410）；城乡居民医保和城镇职工医保的参保人数较为均衡，具体见表2。检验问卷信度与效度，其中正向问题与反向问题的克朗巴哈系数为0.867与0.921，KMO值分别为0.903与0.933，问卷具有良好的信度与效度。

2.2 基于人口学变量的需求属性分析

根据人口学变量分组，糖尿病基层医防融合服务需求体现出不同的质量属性，这意味着不同人口学特征群体对医防融合服务项目有不同的接受度，具体如表3所示。从整体来看，除小部分群体对糖尿病及其并发症的初步筛查服务表现出期望属性，大部分群体认为其应该为必备属性；对于建立全周期个人电子健康档案、提供全科医生诊疗和转至上级医院专科就诊三类服务，大部分群体都将其划分为期望属性；此外，有7项服务被大部分受访群体归类为魅力属性，包括风险预测、上门诊疗/护理、全科医生复诊或随访、个性化的日常健康管理方案、远程健康监测、膳食/运动线上咨询指导、与医生联系的网络平台。另外，糖尿病相关知识在线宣传与推送服务和与其他患者经验交流的网络平台或小程序两项服务，在所有群体表现出无差异属性，进而不影响用户对基层医防融合服务的评价。

2.2.1 基于性别要素的需求属性分析：按性别分类，男性与女性对16项服务需求偏好表现出一致性，分别包括Q1～Q12、Q14、Q17、Q18、Q20。其中对于建立全周期个人电子健康档案（Q1）、提供全科医生诊疗（Q4）和转至上级医院专科就诊（Q17），两类人群表现为期望属性；Q3、Q5～Q9、Q12、Q14、Q19这9项服务，两类群体归类为魅力属性；对于糖尿病相关知识在线宣传与推送（Q10）、定期线下健康科普宣传活动（Q11）、病情允许时转回基层医疗卫生机构康复治疗（Q18），两类人群则表现为无差异属性。从存在差异的服务需求看，如图1所示，对于用药/注射线上咨询指导（Q13）是女性群体的必备属性，疾病相关的心理问题线上咨询指导（Q15）是女性群体的魅力属性，男性群体均表现出无差异属性；对于复诊或随访提醒与预约服务（Q16），男性群体表现出魅力属性，而女性群体则将其归属于必备属性。

2.2.2 基于年龄要素的需求属性分析：不同年龄段的人群对于部分服务项目存在共性属性需求，其中，Q6、Q8、Q14在各年龄段人群中共同表现出魅力属性，Q18、Q20表现出无差异属性。糖尿病及其并发症初步筛查（Q2）、全科医生对糖尿病的诊疗（Q4）、病情需要时转至上级医院专科就诊（Q17）三项服务被认为是必备属性或期望属性。由于身体状况和生活方式的差异，不同年龄段的人群对于糖尿病医防融合服务项目存在不同需求，如图2所示。其中，30～40岁和41～60岁人群均认为Q3、Q7、Q9、Q12、Q19服务为魅力属性，而61岁及以上表现出无差异属性；41～60岁和≥61岁两个年龄段人群均对疾病相关的心理问题的线上咨询指导（Q15）表现出无所谓的特质，而30～40岁人群将这两项服务归为魅力属性。对于糖尿病相关知识在线宣传推送（Q10）和定期线下健康科普宣传活动（Q11），仅61岁及以上用户群体认为是期望属性，其他两类年龄段人群均表现出无差异属性。

2.2.3 基于文化程度要素的需求属性分析：相关研究已经证实了受教育程度对于医疗服务认知和需求存在一定影响［9-24］，不同受教育程度群体对于糖尿病医防融合服务需求偏好也存在共性与差异。三类不同受教育程度的群体都对Q17表现出期望属性，对Q3、Q6、Q14和Q19表现出魅力属性，对Q10和Q20表现出无差异属性。受教育程度不同的群体对于各服务项目态度的具体差异，见图3。对于全科医生的复诊或随访服务（Q17）、健康管理或康复的日常行为督促与效果评估（Q9）和远程健康监测（Q12），中级及以上受教育程度人群共同表现出魅力属性，而初级受教育程度人群表现出无差异属性；对于提供疾病相关的心理问题的线上咨询指导服务（Q15），中级及以下文化程度人群共同表现出无差异属性，高等教育人群表现出魅力属性；此外，提供三级医院专科医生诊疗服务（Q5）能够提升高中及以上文化程度人群对医防融合服务的满意度。

2.2.4 基于居住地类型要素的需求属性分析：城镇和农村受访者在Q1～Q8、Q10、Q12～Q14、Q19、Q20这14项糖尿病医防融合服务表现出一致性，反映了城镇和农村居民在医疗卫生服务需求方面的差距已相对较小，如图4所示。其中，农村受访者对于提供康复的日常行为督促与效果评估服务（Q9）、定期的线下健康科普宣传活动（Q11）和疾病相关的心理问题的线上咨询指导（Q15）表现出魅力属性，对于复诊或随访的提醒与预约（Q16）表现出期望属性，对于病情允许时转回基层医疗卫生机构康复治疗（Q18）表现出必备属性，而城镇受访者对于以上5项服务均表现出无差异属性。

2.2.5 基于医保类型要素的需求属性分析：医保报销比例显著影响医疗需求行为［25］，从而影响不同医保类型群体对医防融合服务项目的需求。两类医保类型受访者在14项服务项目中表现出一致性，包括对Q1、Q4和Q17表现出期待属性，对Q3、Q5～Q8、Q12、Q14、Q19表现出魅力属性，对Q10、Q18和Q20表现出无差异属性。对比分析需求属性分类差异较大的项目，如图5所示，对于用药/注射的线上咨询指导（Q13）和疾病相关的心理问题的线上咨询指导服务（Q15），城乡居民医保受访者表现出无差异属性，城镇职工医保受访者分别表现出必备属性和魅力属性，表明城镇职工医保受访者更关注疾病相关的用药和心理问题，提供这两类服务容易获得城镇职工医保人群更高的认可。城乡居民医保受访者将健康管理或康复的日常行为督促与效果评估（Q9）和定期的线下健康科普宣传活动（Q11）归属于魅力属性，复诊或随访的提醒与预约（Q16）归属于必备属性，但城镇职工医保受访者群体对此三项服务均表现出无差异属性。

3 讨论与建议

3.1 讨论

本研究基于Kano模型，构建了20项糖尿病医防融合服务项目调查表，分析数字健康视角下糖尿病防治人群对医防融合服务项目的接受度，以及各类服务需求属性的差异。

一是糖尿病的医防融合服务需求聚焦在筛防和诊疗环节，两类服务的提供会对防治群体满意度产生显著影响。一方面糖尿病及其并发症的初步筛查服务表现为必备属性，虽然提供该服务无法显著提高用户满意度，但服务不充分时，用户不满情绪会明显增加；另一方面，建立全周期个人电子健康档案、提供全科医生诊疗和转至上级医院专科就诊三类服务表现为期望属性，与用户的满意度正相关，说明满足这三类服务需求，用户满意度将明显提高，如果得不到满足将直接影响其对医防融合服务的整体满意度。而风险预测、上门诊疗/护理、全科医生复诊或随访、个性化的日常健康管理方案、远程健康监测、膳食/运动线上咨询指导、与医生联系的网络平台等7项服务被大部分受访群体归类为魅力属性，意味着这些服务虽然能够有助于糖尿病医防融合满意度的提升，但是即使当前不能满足用户需求，也不会导致用户满意度下降。最后，糖尿病相关知识在线宣传与推送服务和与其他患者经验交流的网络平台或小程序两项服务，在所有群体表现出无差异属性，其可能原因为数字时代糖尿病相关知识获取较容易，各类社交媒体交流频繁［26］，使得这两类需求的满足不依赖于基层医疗机构，进而不影响用户对基层医防融合服务的评价。

二是糖尿病防治人群对基层医防融合服务的需求偏好与接受度存在明显的性别差异，女性群体比男性群体更加关注线上咨询与指导、与医生实时联系等服务。其中，对于用药/注射线上咨询指导是女性群体的必备属性，疾病相关的心理问题的线上咨询与指导是女性群体的魅力属性，男性群体均表现出无差异属性；对于复诊或随访的提醒与预约服务，男性群体表现出魅力属性，而女性群体则将其归属于必备属性。这其中的需求偏好差异，可能源于男性与女性对于主动健康的侧重点不同，男性常存在更多不健康的生活方式，进行慢性病自我管理时，需要由妻子协助照顾，而女性通常负责整个家庭的健康管理，进行慢性病自我管理时，也更倾向于从其他来源寻求帮助［27］。

三是从年龄差异看，61岁及以上居民对于糖尿病服务项目的需求愈趋于传统，体现了老年人群体的数字鸿沟，也意味着数字医防融合服务对于吸引老年人群体存在难度。总体上，61岁及以上人群是糖尿病常态化管理重点人群，但是这部分人群反而存在更多的无差异属性服务项目。对于糖尿病相关知识在线宣传与推送和定期线下健康科普宣传活动，仅61岁及以上用户群体认为是期望属性，其他两类年龄段人群均表现出无差异属性，这在一定程度上体现出了老年人进行主动健康时存在的数字鸿沟问题［28］，同时也说明，如果健康教育和健康科普宣传活动的需求没有得到满足，老年人的满意度将明显下降。

四是随着受教育程度的增加，居民对于糖尿病相关服务的需求层次也从治病扩大到疾病预防、再上升到心理健康层面，且初中以下文化程度人群在获取医疗卫生服务资源方面存在更多的需求。从文化程度差异看，受教育程度较高的群体拥有更高的健康素养，使其对于糖尿病医防融合服务提出更高需求，期待获得质量更高的医疗卫生服务。值得注意的是，对于定期的线下健康科普宣传活动和复诊或随访的提醒与预约服务，受教育程度较高的人群共同表现出无差异属性，而初中以下文化程度人群分别表现出魅力属性和期望属性，侧面印证了低学历人群在获取医疗卫生服务资源方面相对困难［29］，因此在此方面有更大的需求。

五是从居住地类型差异看，农村居民对于健康管理和康复服务的需求更为期待，同时更多考虑服务经济性、可及性和便利性。由于城镇和农村的医疗资源分布不均，相较城镇受访者，康复行为督促、线下健康科普宣传活动和疾病相关的心理问题咨询与指导对农村受访者具有更大的吸引力，可能的原因在于这些服务在农村地区还相对稀缺，居民对相关服务需求更为期待，同时农村受访者也会更多考虑获得服务的经济性、可及性和便利性。因此，针对农村地区的健康管理和康复服务应该充分考虑这些因素，以满足农村受访者的需求和期望。

六是从医保类型差异看，城镇职工医保群体对基层医疗卫生服务的关注度低于城乡居民医保群体，城乡居民医保受访者对健康管理或康复的日常行为督促等服务表现出更高期望。虽然城镇职工医保受访者群体对健康管理或康复的日常行为督促与效果评估、定期的线下健康科普宣传活动、复诊或随访的提醒与预约均表现出无差异属性，但本文认为这不并代表着城镇职工医保群体对这些服务没有需求，引起差异的原因可能在于城镇职工医保群体相对有更高的收入，实际就诊时更多选择上级医院［25］，因此对于基层医疗卫生机构的部分服务提供不敏感。

3.2 建议

一是提升女性医防融合积极性，从而带动全人群糖尿病医防融合服务的接受度。基于前述分析可知，不同性别人群对于主动健康的侧重点不同，鉴于女性自身需要及其在家庭健康管理扮演的角色，可针对性提供日常健康管理方案，推送在线指导、与医生实时联系的网络平台或小程序，帮助女性更好地进行自我和家人的健康管理和慢病康复。针对男性群体，可鼓励相关医疗机构提供健康监测服务，以便更好地了解自身健康状况，及时发现、干预健康问题。

二是为年轻群体提供个性化的糖尿病防治方案，如通过手机应用程序、智能医疗设备等提供远程健康监测和线上咨询指导服务。对于老年群体，一方面，要加强传统医疗服务模式的提供，如提供定期的健康检查、上门护理、线下健康宣传教育等服务，加强老年人的健康管理和康复；另一方面，要努力消除数字鸿沟，提升老年人利用数字技术改善健康状态的能力。

三是对于受教育程度较低的群体，加强基层医疗服务的可及性与便捷性，如提供在线预约、挂号等服务，方便其进行就医和咨询。对于教育程度较高的群体，应当增加定制化的健康管理服务，例如心理问题线上咨询指导，从而提升这部分人群的医防融合服务需求度。

四是鼓励基层医疗卫生机构提高服务能力和水平，加强城乡医疗资源的均衡配置，确保农村地区居民能够享受到均等的健康保障，同时也提供差异化的服务。对于城镇居民，可以提供更多的健康管理和就医用药指导服务，帮助其更好地管理自己的健康状况。对于农村居民，拓展更多的康复服务和信息咨询渠道，使农村居民更容易获得便捷、优质、实惠的医疗服务。

五是引导职工群体流向基层医疗卫生机构进行健康管理和康复。对于城镇职工医保受访者，可以提供在线咨询和心理辅导服务，以满足其对于疾病相关心理问题的关注和需求。对于城乡居民医保受访者，可通过组织定期的线下健康科普宣传活动，邀请专业医生、健康专家等为城乡居民进行健康知识普及和健康教育，同时，采取电话、短信、微信等多种方式提供随访和健康管理服务、复诊或随访的提醒与预约服务，帮助其建立健康生活方式。

本研究局限性：研究中的受访者来自福建省、广东省和云南省等经济发展情况较好的省份，经济发展相对落后省份的受访者纳入较少，这可能影响了结果的泛化性。此外，数字技术在慢病防治领域的应用日新月异，本研究中整理归纳的医防融合服务内容是从糖尿病单一病种出发，而未对用户群体多病共存的服务内容进行探讨，今后的研究中将进一步深化研究，让研究结果更加全面和精确。

作者贡献：吴心怡负责文章的数据整理、统计学处理、结果的分析与解释及论文撰写；张永泽负责问卷设计及医学相关问题的专业性审查和问卷调查的质量控制；阳成虎负责文章的质量控制及审校，监督管理；吴晓园负责文章整体的构思与设计、研究的实施与可行性分析。

本文无利益冲突。

吴晓园： https：//orcid.org/0000-0002-8625-0291

参考文献

刘茜，蒲川. 基于重大疫情防控的医防融合策略研究［J］. 现代预防医学，2021，48（8）：1426-1429.

王俊，王雪瑶. 中国整合型医疗卫生服务体系研究：政策演变与理论机制［J］. 公共管理学报，2021，18（3）：152-167，176. DOI：10.16149/j.cnki.23-1523.2021.03.004.

陈家应，胡丹. 医防融合：内涵、障碍与对策［J］. 卫生经济研究，2021，38（8）：3-5，10. DOI：10.14055/j.cnki.33-1056/f.2021.08.021.

高和荣. 签而不约：家庭医生签约服务政策为何阻滞［J］. 西北大学学报（哲学社会科学版），2018，48（3）：48-55.

黄跃师，袁长蓉，宋晓萍，等. “互联网+护理服务” 的发展现状［J］. 护理研究，2020，34（8）：1388-1393.

周瑶，高博，徐万水，等. 基层糖尿病健康管理协同服务的现况及需求研究［J］. 中国全科医学，2019，22（11）：1258-1264. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2018.00.456.

孙华君，兰琨熠，张雅欣，等. 天津市老年人家庭医生签约服务需求分析［J］. 中国医疗管理科学，2021，11（5）：78-83.

LAMBERTS E J F，BOUVY M L，VAN HULTEN R P. The role of the community pharmacist in fulfilling information needs of patients starting oral antidiabetics［J］. Res Social Adm Pharm，2010，6（4）：354-364. DOI：10.1016/j.sapharm.2009.10.002.

YAO M，ZHANG D Y，FAN J T，et al. The experiences of people with type 2 diabetes in communicating with general practitioners in China - a primary care focus group study［J］. BMC Prim Care，2022，23（1）：24. DOI：10.1186/s12875-022-01632-y.

王显君，唐智友，杨文梅，等. 基层医疗卫生机构医防“五融合” 健康管理服务模式研究［J］. 中国全科医学，2020，23（31）：3924-3929. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2020.00.454.

PORTZ J D，BAYLISS E A，BULL S，et al. Using the technology acceptance model to explore user experience，intent to use，and use behavior of a patient portal among older adults with multiple chronic conditions：descriptive qualitative study［J］. J Med Internet Res，2019，21（4）：e11604. DOI：10.2196/11604.

DAHLSTRAND A，FARROKHNIA N. Socioeconomic，medical and demographic characteristics of early adopters of digital primary care［J］. Scand J Public Health，2023：14034948221119640.

EKMAN B，THULESIUS H，WILKENS J，et al. Utilization of digital primary care in Sweden：descriptive analysis of claims data on demographics，socioeconomics，and diagnoses［J］. Int J Med Inform，2019，127：134-140. DOI：10.1016/j.ijmedinf.2019.04.016.

申曙光，吴庆艳. 健康治理视角下的数字健康：内涵、价值及应用［J］. 改革，2020（12）：132-144.

MATERLA T，CUDNEY E A，ANTONY J. The application of Kano model in the healthcare industry：a systematic literature review［J］. Total Qual Manag Bus Excell，2019，30（5/6）：660-681. DOI：10.1080/14783363.2017.1328980.

韩玮，陈樱花，陈安. 基于KANO模型的突发公共卫生事件信息公开的公众需求研究［J］. 情报理论与实践，2020，43（5）：9-16. DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2020.05.002.

顾立，刘晓楚，陈婷，等. 基于自理能力分类的四川省养老机构老年人健康服务需求研究［J］. 医学与社会，2022，35（3）：30-35. DOI：10.13723/j.yxysh.2022.03.007.

万霞，刘建平. 临床研究中的样本量估算：（2）观察性研究［J］. 中医杂志，2007，48（7）：599-601.

《中国老年型糖尿病防治临床指南》编写组. 中国老年2型糖尿病防治临床指南（2022年版）［J］. 中国糖尿病杂志，2022，30（1）：2-51. DOI：10.3969/j.issn.1006-6187.2022.01.002.

KANO N，SERAKU N，TAKAHASHI F& TSUJI S. Attractive quality and must-be quality［J］. Journal of the Japanese Society for Quality Control，1984，41（2）：39-48.

MATZLER K，HINTERHUBER H H. How to make product development projects more successful by integrating Kano's model of customer satisfaction into quality function deployment［J］. Technovation，1998，18（1）：25-38.

TIMKO M P. An experiment in continuous analysis［J］. Center for Quality of Management Journal，1993，2（4）：17-20.

国家卫生计生委办公厅关于印发国家慢性病综合防控示范区建设管理办法的通知［A/OL］.（2016-11-02）［2023-07-21］. https：//www.gov.cn/xinwen/2016-11/02/content_5127528.htm.

唐丽红，毛树存，马华禹，等. 2017年河南省许昌市居民健康素养水平及其影响因素分析［J］. 中国健康教育，2019，35（4）：359-362，370.

李海明，徐颢毓. 医保政策能否促进分级诊疗的实现：基于医疗需求行为的实证分析［J］. 经济社会体制比较，2018（1）：28-35.

KJÆRULFF E M，LANGSTRUP H. From 'parallel world' to 'trading zone'：how diabetes-related information from social media is（not）discussed in clinical consultations［J］. Soc Sci Med，2023，320：115756. DOI：10.1016/j.socscimed.2023.115756.

陈岩燕. 社会支持与慢性病的自我管理：医务社会工作的启示［J］. 社会建设，2017，4（5）：13-22，47.

冉晓醒，胡宏伟. 城乡差异、数字鸿沟与老年健康不平等［J］. 人口学刊，2022，44（3）：46-58.

解垩. 与收入相关的健康及医疗服务利用不平等研究［J］. 经济研究，2009，44（2）：92-105.

（收稿日期：2023-12-26；修回日期：2024-05-23）

（本文编辑：崔莎）