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    在線健康社區(qū)中醫(yī)生口碑對(duì)患者選擇的影響研究

    2019-08-23 05:38:50徐孝婷楊夢(mèng)晴宋小康
    現(xiàn)代情報(bào) 2019年8期
    關(guān)鍵詞:線性回歸

    徐孝婷 楊夢(mèng)晴 宋小康

    關(guān)鍵詞:在線健康社區(qū);醫(yī)生口碑;患者選擇;線性回歸;好大夫在線

    “互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”國(guó)家戰(zhàn)略推動(dòng)移動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的飛速發(fā)展,在線健康社區(qū)成為時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物,不僅有效緩解了“看病難”現(xiàn)狀,且對(duì)由信息不對(duì)稱而引發(fā)的一系列“醫(yī)患糾紛”的社會(huì)問(wèn)題也發(fā)揮了積極作用,患者可以在線預(yù)約、電話咨詢、查看醫(yī)生信息、了解醫(yī)院動(dòng)態(tài)等。目前以醫(yī)患互動(dòng)為代表的在線健康社區(qū)主要有好大夫在線、春雨醫(yī)生等,虛擬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境給服務(wù)過(guò)程帶來(lái)了不確定性感知,患者對(duì)于健康信息服務(wù)的選擇沒(méi)有足夠把握,存在潛在風(fēng)險(xiǎn)和未知,但平臺(tái)中會(huì)公布醫(yī)生的學(xué)歷、職稱、所在醫(yī)院、價(jià)格、態(tài)度、療效、患者投票、發(fā)表文章等等多方面信息,這在一定程度上緩解這一現(xiàn)狀并給患者選擇時(shí)提供了一定參考。同時(shí)伴隨Web2.0時(shí)代的發(fā)展,用戶不再僅是信息的消費(fèi)者更是信息的生成者,尤其是各類評(píng)價(jià)系統(tǒng)帶給用戶廣泛的參與感,如豆瓣評(píng)分、淘寶評(píng)價(jià)、星級(jí)打分、排行榜等,用戶可以以點(diǎn)贊、評(píng)論、打分、贈(zèng)送虛擬禮物等多種形式表達(dá)個(gè)人體驗(yàn),由此形成了大量的用戶生成內(nèi)容(UGC),而這些內(nèi)容對(duì)于不同行業(yè)來(lái)說(shuō)也是口碑的一種體現(xiàn),分值高、評(píng)價(jià)好的內(nèi)容可提高影響力、知名度進(jìn)而增加銷量,反之會(huì)產(chǎn)生不好的聲譽(yù)等負(fù)面的影響。對(duì)應(yīng)于在線健康社區(qū)中,一些醫(yī)生的數(shù)據(jù)如感謝信、禮物、評(píng)論等正是患者生成內(nèi)容的一種表現(xiàn)給其他患者決策提供支持。

    以往對(duì)口碑的研究多集中在對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買的影響研究.Hennig-Thurau T等認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)口碑是用戶根據(jù)親身經(jīng)歷將產(chǎn)品或商家的正面或負(fù)面的評(píng)論通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布出來(lái),給其他用戶提供有價(jià)值的參考依據(jù),口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為、認(rèn)知[、持續(xù)使用、滿意度以及產(chǎn)品銷量具有顯著影響。李維安在研究淘寶的交易數(shù)據(jù)時(shí).將賣方好評(píng)率和差評(píng)率同時(shí)作為在線口碑來(lái)研究:Liu Y對(duì)某部電影的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論進(jìn)行研究,評(píng)論數(shù)量與電影的票房有顯著關(guān)系,而正、負(fù)面口碑與票房關(guān)系并不顯著。在網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)中可知,只有當(dāng)消費(fèi)者對(duì)購(gòu)買的商品很滿意或很不滿意才會(huì)愿意付出時(shí)間進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)論數(shù)量多反映出消費(fèi)者對(duì)此商品的關(guān)注,同時(shí)也體現(xiàn)了一定的高銷量。而在健康領(lǐng)域中,醫(yī)生的口碑被學(xué)者們用來(lái)探索對(duì)患者選擇的影響,Rothenfluh F等認(rèn)為基于評(píng)論的網(wǎng)站,用戶選擇酒店和選擇醫(yī)生行為具有很大差異:Gao G G等通過(guò)研究5年內(nèi)患者對(duì)醫(yī)生的在線評(píng)分探索醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量,發(fā)現(xiàn)評(píng)分高低對(duì)患者選擇明顯相關(guān);孫磊研究移動(dòng)醫(yī)療中的用戶服務(wù)選擇,以春雨醫(yī)生為例,發(fā)現(xiàn)在線醫(yī)生口碑(用戶評(píng)價(jià)、粉絲數(shù)和心意)對(duì)用戶服務(wù)的選擇具有顯著影響;郭東飛以信任為中介變量.通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方法得出在線醫(yī)療中網(wǎng)絡(luò)口碑的數(shù)量、質(zhì)量、時(shí)效性對(duì)購(gòu)買意愿具有正向影響:DiMatteo M R等發(fā)現(xiàn)醫(yī)生和患者之間具有交流且醫(yī)生表現(xiàn)出關(guān)心會(huì)對(duì)患者選擇過(guò)程具有重要影響:Melissa Ti-Ting Hsu發(fā)現(xiàn)當(dāng)與醫(yī)生口碑有關(guān)的信息數(shù)量少時(shí),患者會(huì)擴(kuò)大選擇醫(yī)生的范圍、延長(zhǎng)選擇時(shí)間等,反之當(dāng)存在較多口碑信息時(shí),患者因無(wú)法判別會(huì)減少選擇范圍和選擇時(shí)間;醫(yī)生口碑作為醫(yī)患互動(dòng)的產(chǎn)物,不僅需要醫(yī)生注意自己的一言一行、醫(yī)德道德等來(lái)規(guī)范、約束和激勵(lì)醫(yī)生的行為,同時(shí)為患者選擇醫(yī)生提供了“信號(hào)”。以往對(duì)醫(yī)生口碑的研究多集中在概念、問(wèn)卷調(diào)查的主觀維度,對(duì)醫(yī)生口碑的測(cè)量缺乏實(shí)際數(shù)據(jù)和時(shí)間維度的衡量,沒(méi)有形成較成熟的理論模型?;诖耍岢霰狙芯恐猩婕暗难芯繂?wèn)題:1)哪些指標(biāo)可以衡量醫(yī)生口碑?這些指標(biāo)與患者選擇之間有什么關(guān)系?2)不同疾病風(fēng)險(xiǎn)對(duì)醫(yī)生口碑和患者選擇之間的關(guān)系有沒(méi)有調(diào)節(jié)作用?本研究以好大夫在線中的醫(yī)生數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),探索性分析不同醫(yī)生口碑的指標(biāo)對(duì)患者擇醫(yī)的影響,并分析不同疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用。在當(dāng)前時(shí)代背景下,了解用戶的行為對(duì)于指導(dǎo)在線健康社區(qū)的發(fā)展至關(guān)重要,同時(shí)明確患者的需求也是醫(yī)生更好提供健康服務(wù)的基礎(chǔ)。

    1理論基礎(chǔ)

    1.1醫(yī)生口碑與患者選擇

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)醫(yī)生評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)定義不同,有學(xué)者統(tǒng)稱為口碑(Word of Mouth)、有的稱之為聲譽(yù)(Reputation),而兩者之間往往也存在很多指標(biāo)上的重疊,本文不作區(qū)分將其統(tǒng)稱為口碑,并認(rèn)為醫(yī)生口碑為一切可以反映醫(yī)生技術(shù)能力、行為表現(xiàn)的信息。對(duì)于醫(yī)生口碑的表示,有學(xué)者認(rèn)為是患者最關(guān)心的療效和態(tài)度,如Gronroos C認(rèn)為醫(yī)生口碑主要反映了服務(wù)質(zhì)量,服務(wù)質(zhì)量包含技術(shù)質(zhì)量和功能質(zhì)量,Lu N J等將技術(shù)質(zhì)量和功能質(zhì)量用好大夫在線平臺(tái)中醫(yī)生療效和態(tài)度表示,通過(guò)回歸分析發(fā)現(xiàn)好大夫在線中醫(yī)生的態(tài)度和療效正向影響患者的預(yù)定和選擇服務(wù)。實(shí)際就診中,患者選擇醫(yī)生可能更多關(guān)注療效,療效好反映出醫(yī)生醫(yī)術(shù)高,患者具有較高的期望,但醫(yī)生提供健康服務(wù)過(guò)程中的行為舉止也會(huì)影響患者的情緒和對(duì)醫(yī)生技術(shù)的感知,醫(yī)生態(tài)度好、表達(dá)關(guān)心給患者親和感,患者更能清楚表達(dá)個(gè)人健康需求。還有的學(xué)者選取具體的指標(biāo)進(jìn)行衡量,如國(guó)內(nèi)學(xué)者曾宇穎以好大夫在線的患者為研究對(duì)象,僅利用醫(yī)生收到的感謝信這一指標(biāo)反映醫(yī)生口碑.雖然在論證結(jié)果中發(fā)現(xiàn)感謝信數(shù)量顯著且正向影響患者擇醫(yī),但顯然這樣選擇不夠全面:馬騁宇認(rèn)為患者為了表達(dá)對(duì)醫(yī)生的感謝,會(huì)通過(guò)贈(zèng)送虛擬產(chǎn)品、感謝信的方式表達(dá),這是醫(yī)患互動(dòng)的方式之一:Deng z H等抓取好大夫在線中的面板數(shù)據(jù),用訪問(wèn)數(shù)、患者投票、禮物、感謝信表示醫(yī)生聲譽(yù),得出訪問(wèn)數(shù)和患者投票顯著影響患者選擇,禮物不顯著且感謝信只在固定效應(yīng)模型中顯著。還有學(xué)者認(rèn)為患者的評(píng)價(jià)能夠反映醫(yī)生的一些表現(xiàn).已有研究表明評(píng)論會(huì)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿具有顯著影響,消費(fèi)者在決策前經(jīng)常需要依賴商品的在線評(píng)論,在線評(píng)論是反映口碑的形式之一。Widmer R J通過(guò)研究醫(yī)生有無(wú)負(fù)面評(píng)論分析對(duì)患者滿意度的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)有負(fù)面評(píng)價(jià)的醫(yī)生和沒(méi)有負(fù)面評(píng)價(jià)的醫(yī)生之間的滿意度并無(wú)差異;Ryan T等以大學(xué)耳鼻喉科為例,選取16名主治醫(yī)生的滿意度數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)在線評(píng)價(jià)時(shí)間和評(píng)分無(wú)關(guān)、評(píng)分與患者滿意度無(wú)關(guān);Diana G等以好/差排名研究對(duì)用戶酒店預(yù)訂行為的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)排名為好時(shí).評(píng)論數(shù)量決定用戶的信任進(jìn)而選擇酒店,反之排名很差則評(píng)論數(shù)量對(duì)信任不產(chǎn)生影響??梢?jiàn),由上述已有研究發(fā)現(xiàn)醫(yī)生態(tài)度、療效、患者的打分、評(píng)價(jià)數(shù)量以及評(píng)價(jià)好壞都會(huì)對(duì)患者的選擇以及滿意度具有一定的相關(guān)關(guān)系。

    1.2疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用

    已有對(duì)消費(fèi)者的研究發(fā)現(xiàn),消費(fèi)者購(gòu)買決策行為會(huì)因商品類型和消費(fèi)者特征的調(diào)節(jié)作用而產(chǎn)生不同的影響。在醫(yī)療環(huán)境中,對(duì)于患有不同疾病的患者,其對(duì)健康信息質(zhì)量的認(rèn)知需求和涉人度不同;相較于疾病風(fēng)險(xiǎn)低的患者,高風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者對(duì)醫(yī)生展示的事實(shí)型信息具有更大的認(rèn)知需求.認(rèn)知需求會(huì)影響用戶對(duì)信息加工處理的程度,認(rèn)知需求高的患者可能會(huì)有更大的動(dòng)機(jī)去付出更多的認(rèn)知努力,處理與醫(yī)生自身相關(guān)的事實(shí)型信息,即具有高涉人度,疾病風(fēng)險(xiǎn)高的患者會(huì)有更高的涉入度。也有研究已經(jīng)表明醫(yī)生會(huì)根據(jù)患者所患疾病的差異進(jìn)行不同的健康服務(wù)來(lái)滿足不同的健康需求,病人所患疾病如果較輕時(shí),患者會(huì)較多在意與醫(yī)生的交流,此時(shí)醫(yī)生的關(guān)心對(duì)患者滿意度影響較大,故高風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者會(huì)更關(guān)注療效而忽略態(tài)度,而低風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者則相對(duì)療效會(huì)更在意態(tài)度。正是患者的差異性決定了其不同的健康行為,尤其是當(dāng)患者就診病情不同時(shí),可能會(huì)產(chǎn)生不同健康需求,對(duì)應(yīng)于其選擇行為也會(huì)發(fā)具有差異性。

    1.3小結(jié)

    在好大夫在線平臺(tái)中.患者就診后可對(duì)醫(yī)生的態(tài)度和療效進(jìn)行打分,每位醫(yī)生的主頁(yè)都會(huì)展示其態(tài)度滿意度和療效滿意度的百分比:同時(shí)患者在結(jié)束診療后可對(duì)醫(yī)生的服務(wù)進(jìn)行反饋.好的體驗(yàn)患者可撰寫(xiě)感謝信表示對(duì)醫(yī)生的感謝、贈(zèng)送禮物表達(dá)對(duì)醫(yī)生的信任和認(rèn)可:而其他不同體驗(yàn)還可以通過(guò)寫(xiě)評(píng)論的方式表達(dá)診療服務(wù)過(guò)程中的真實(shí)體驗(yàn)和詳細(xì)治療情況,同樣會(huì)展示在醫(yī)生的主頁(yè)上,每個(gè)醫(yī)生的主頁(yè)中會(huì)展示獲得的評(píng)論數(shù)量以及具體的評(píng)論內(nèi)容,有的醫(yī)生獲得評(píng)論數(shù)量較多而有的則較少,其中的評(píng)論有表達(dá)是醫(yī)生支持認(rèn)可的,也有對(duì)醫(yī)生不好的評(píng)價(jià),結(jié)合已有文獻(xiàn)以及具體平臺(tái)中的數(shù)據(jù),本研究認(rèn)為態(tài)度、療效、感謝信、禮物以及評(píng)論數(shù)量及評(píng)價(jià)隋感傾向值6個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)初步反映醫(yī)生口碑,將作為本文的自變量開(kāi)展研究。同時(shí)好大夫在線中涉及的疾病數(shù)據(jù)繁多,筆者認(rèn)為當(dāng)患者疾病風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí),會(huì)更重視謹(jǐn)慎、不接受不利因素的存在,一旦發(fā)現(xiàn)分值低、評(píng)論差會(huì)影響患者的信任和選擇,如果患者癥狀很輕微,此時(shí)的選擇就變得隨意快速,因此本研究選取疾病風(fēng)險(xiǎn)作為調(diào)節(jié)變量來(lái)探索其對(duì)醫(yī)生口碑與患者選擇之間關(guān)系的影響。最后對(duì)于患者選擇的測(cè)量本研究參照多數(shù)學(xué)者采用的醫(yī)生總咨詢量來(lái)表示。

    2數(shù)據(jù)采集

    本研究的樣本選擇來(lái)自好大夫在線,該平臺(tái)創(chuàng)立于2006年,目前包含全國(guó)近萬(wàn)家醫(yī)院和注冊(cè)醫(yī)生已高達(dá)59萬(wàn),具備雄厚的醫(yī)療資源和服務(wù),其主要服務(wù)有:在線診療、電子處方、送藥上門(mén)、遠(yuǎn)程會(huì)診、專家手術(shù)、預(yù)約轉(zhuǎn)診、家庭醫(yī)生等,是較為成熟的醫(yī)患互動(dòng)平臺(tái)之一具有典型性。疾病類型選擇消化內(nèi)科,涉及食管、胃、小腸、大腸、肝、膽及胰腺等多種類型疾病,需要醫(yī)生醫(yī)學(xué)知識(shí)面廣,操作復(fù)雜而精細(xì),所以注冊(cè)的醫(yī)生是獲得內(nèi)科??漆t(yī)師資格,醫(yī)生資歷較高且數(shù)據(jù)完整。數(shù)據(jù)的獲取利用自編程序借助Python爬取好大夫在線上的真實(shí)醫(yī)生數(shù)據(jù),抓取時(shí)按照疾病分類抓取消化內(nèi)科常見(jiàn)疾病(包含胃癌、肝硬化、便秘、消化不良)活躍度高的醫(yī)生,活躍度根據(jù)主頁(yè)中顯示最近一次登錄時(shí)間在1個(gè)月以內(nèi)的醫(yī)生同時(shí)這些醫(yī)生的數(shù)據(jù)信息也較為完善。爬取時(shí)間為2019年1月6號(hào)和2019年3月6號(hào),時(shí)間間隔為2個(gè)月,兩次分別抓取數(shù)據(jù)10970條和9963條(其中部分醫(yī)生數(shù)據(jù)在第二階段缺失),最終經(jīng)過(guò)清理后共獲取有效數(shù)據(jù)8649條數(shù)據(jù).本研究涉及的具體變量以及變量解釋見(jiàn)表1。

    需要說(shuō)明的是:1)因醫(yī)生開(kāi)通線上服務(wù)的時(shí)間有差別,有的文章直接用總咨詢量進(jìn)行分析本研究認(rèn)為是不合理的,相對(duì)來(lái)說(shuō)開(kāi)通時(shí)間較早的醫(yī)生其累計(jì)的患者咨詢量也就較多,不能反映單位時(shí)間內(nèi)患者選擇的情況,本研究選擇兩個(gè)時(shí)間段各變量的變化量作為進(jìn)行分析.反映的一段時(shí)間內(nèi)醫(yī)生各項(xiàng)口碑?dāng)?shù)據(jù)變化會(huì)對(duì)咨詢量變化的影響情況,分析相對(duì)較為合理。2)態(tài)度和療效的數(shù)值并沒(méi)有像其他研究直接用平臺(tái)中提供的數(shù)據(jù),本研究選擇活躍度較高的醫(yī)生.在通過(guò)抓取數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)好大夫在線中這些醫(yī)生的態(tài)度和療效的分值都較高,基本都在95%左右且個(gè)體差異較小,分析不具有意義。筆者發(fā)現(xiàn)好大夫在線“全部分享”中的評(píng)價(jià)系統(tǒng)有對(duì)醫(yī)生態(tài)度和療效打分,打分包含很滿意、滿意、一般、不滿意、很不滿意5個(gè)等級(jí),本研究將其賦值為{很滿意、滿意、一般、不滿意、很不滿意}={5、4、3、2、1},這樣同樣可以反映出每個(gè)醫(yī)生態(tài)度和療效的分值且樣本差異性較高,符合數(shù)據(jù)分析要求。3)評(píng)論情感傾向的取值,根據(jù)患者的評(píng)價(jià),賦值為{好評(píng)、有好有差、差評(píng)}={1、0、-1},通過(guò)計(jì)算獲得每個(gè)醫(yī)生的評(píng)論情感傾向值,能夠較好地表示該醫(yī)生的評(píng)論傾向,值越大表示醫(yī)生獲得患者的好評(píng)越多。4)按照《醫(yī)院分級(jí)管理標(biāo)準(zhǔn)》將醫(yī)院等級(jí)劃分為一級(jí)、二級(jí)、三級(jí),一級(jí)指直接為社區(qū)提供醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的基層醫(yī)院為主;二級(jí)指跨多個(gè)社區(qū)的地區(qū)性醫(yī)院為主、三級(jí)以跨地區(qū)、省市向全國(guó)范圍提供服務(wù)的技術(shù)中心醫(yī)院為主。

    3數(shù)據(jù)分析

    3.1變量描述

    通過(guò)對(duì)兩個(gè)時(shí)間段抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì),首先是對(duì)8649位醫(yī)生基本情況的介紹,可見(jiàn)好大夫在線中,醫(yī)生學(xué)歷分布中,博士比例達(dá)75.49%、碩士達(dá)21.22%;職稱分布中主任醫(yī)師占73.70%、副主任醫(yī)師占23.32%;所在醫(yī)院等級(jí)的分布中三級(jí)醫(yī)院有83.43%、二級(jí)醫(yī)院16.12%,具體見(jiàn)表2;可以發(fā)現(xiàn)高學(xué)歷、高職稱、高醫(yī)院等級(jí)占據(jù)比例近95%,這說(shuō)明好大夫在線具有雄厚的醫(yī)療資源和實(shí)力,提供在線健康服務(wù)的醫(yī)生水平都較高,這為患者提供服務(wù)鑒定了良好的基礎(chǔ)。

    對(duì)于自變量和因變量的描述.可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)時(shí)間段各個(gè)變量的極小值、極大值、均值以及標(biāo)準(zhǔn)差變化不大,同時(shí)好大夫在線中態(tài)度、療效、感謝信、禮物、評(píng)論都是累積數(shù)據(jù),所以一般第二階段的極大值和均值都較第一階段要大,具體見(jiàn)表3。變量描述結(jié)果說(shuō)明8649位醫(yī)生在兩個(gè)時(shí)間段的口碑?dāng)?shù)據(jù)和咨詢量并沒(méi)有發(fā)生較大改變,但不同醫(yī)生的態(tài)度、療效、感謝信、禮物、評(píng)論數(shù)據(jù)偏度較大,數(shù)據(jù)沒(méi)有呈現(xiàn)正態(tài)分布。為了既不改變數(shù)據(jù)性質(zhì)又增加數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性.在后期的研究中將需要對(duì)所有變量數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)og對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換進(jìn)行分析。同時(shí)由數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)一定的線性走勢(shì)且各數(shù)據(jù)沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的非線性特征,下一步本研究將建立線性回歸模型研究醫(yī)生口碑的影響。

    3.2模型構(gòu)建

    首先本研究中涉及的3個(gè)控制變量是學(xué)歷、職稱、醫(yī)院等級(jí),分別屬于4分類、3分類和3分類變量,為了探索其控制作用需要引入3個(gè)虛擬變量,其中Eieducation表示學(xué)歷是博士、碩士、學(xué)士或其他;Fititle表示職稱是主治醫(yī)生、副主任醫(yī)師或主任醫(yī)師;Girank表示醫(yī)院等級(jí)是一級(jí)、二級(jí)或三級(jí),虛擬變量構(gòu)建如下:

    進(jìn)一步將所有虛擬變量和自變量引入函數(shù)模型,建立多元線性回歸函數(shù),建模函數(shù)(a)如下:

    3.3模型擬合

    本研究自變量以及因變量利用兩個(gè)時(shí)間段的變化量進(jìn)行運(yùn)算,采用多元線性回歸方法分析療效、態(tài)度、感謝信、禮物、評(píng)論數(shù)以及評(píng)論情感傾向值等與患者選擇之間的關(guān)系,根據(jù)上節(jié)建立的多元線性回歸模型,利用最小二乘法(OLS)對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,結(jié)果如表4。該部分構(gòu)建了兩個(gè)模型,模型1是只有控制變量,模型2是在模型l的基礎(chǔ)上再引入自變量。對(duì)于模型1:R2=0.281、F8649=18.334;對(duì)于模型2:R2=0.693說(shuō)明解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋程度為69.3%.解釋程度較高則擬合優(yōu)度較好;F8649=65.132可知模型整體顯著,同時(shí)VIF均小于10表明各變量之間不存在多重共線性,可見(jiàn)大多醫(yī)生口碑?dāng)?shù)據(jù)是顯著性的,但也存在部分不顯著的情況,具體分析如下。

    由表4模型2可見(jiàn),對(duì)于虛擬變量的t檢驗(yàn),只有醫(yī)生職稱為主任醫(yī)師時(shí)顯著,其他虛擬變量都不顯著,即醫(yī)生學(xué)歷和所在醫(yī)院等級(jí)對(duì)患者的選擇并沒(méi)有直接影響,患者較多關(guān)注的只有醫(yī)生職稱,且職稱為主治醫(yī)師時(shí)患者會(huì)更關(guān)注其口碑:對(duì)于自變量:療效對(duì)應(yīng)的系數(shù)β1=1.933>0(在p<0.1下顯著),表示療效與咨詢量之間是正相關(guān),可以說(shuō)明好大夫在線中醫(yī)生療效值較高時(shí).會(huì)給將要選擇醫(yī)生的患者更高的信任感和認(rèn)可度,從而增加醫(yī)生的咨詢量,即療效好促進(jìn)患者的選擇;態(tài)度對(duì)應(yīng)的系數(shù)β2=1.870>0(在p<0.1下顯著),表示態(tài)度與咨詢量之間是正相關(guān),同樣說(shuō)明醫(yī)生態(tài)度數(shù)值高,會(huì)給即將選擇醫(yī)生的患者一種親切感和好的期望,從而促進(jìn)咨詢量的提高,即態(tài)度好促進(jìn)患者的選擇;禮物數(shù)量對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β3=1.231>0(在p<0.1下不顯著),表示醫(yī)生獲得的禮物數(shù)量與咨詢量之間是不相關(guān)的,醫(yī)生禮物數(shù)量多并不會(huì)促進(jìn)患者選擇,這可能由于好大夫在線中禮物的贈(zèng)送是需要付費(fèi)的,有的患者在就診后有意愿對(duì)醫(yī)生表示感激,但由于需要支付一定金額的費(fèi)用,部分患者會(huì)拒絕,因此醫(yī)生收到的禮物數(shù)并不能完全代表患者對(duì)醫(yī)生口碑的評(píng)價(jià):感謝信數(shù)量對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β4=0.119>0(在p<0.05下顯著),表示感謝信數(shù)量與咨詢量之間是正相關(guān).醫(yī)生收到的感謝信數(shù)量越多同樣表明對(duì)醫(yī)生的認(rèn)可,感謝信數(shù)量多可刺激其他患者的選擇進(jìn)而增加咨詢量:評(píng)論數(shù)量對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β5=0.253>0(在p<0.05下顯著),表示評(píng)論數(shù)量與咨詢量之間是正相關(guān),即醫(yī)生收到的評(píng)論數(shù)量越多反映出該醫(yī)生受到較多的關(guān)注,會(huì)刺激患者的選擇進(jìn)而咨詢量增多:評(píng)論情感傾向值對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β6=1.095>0(在p<0.05下顯著),表示評(píng)論情感傾向值與咨詢量之間是正相關(guān).即醫(yī)生收到的評(píng)論情感傾向值越高表明該醫(yī)生好評(píng)較多,好評(píng)多表示醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量高可促進(jìn)患者的選擇;可見(jiàn),選取的6個(gè)指標(biāo)中,最終只有態(tài)度、療效、感謝信、評(píng)論數(shù)和評(píng)論情感傾向值5個(gè)指標(biāo)可以測(cè)量醫(yī)生口碑且與患者選擇正向相關(guān),問(wèn)題(1)得到了解答。

    對(duì)于疾病風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)作用的研究.由上述多元線性回歸的結(jié)果可知,除禮物這一指標(biāo)不顯著外.其他5個(gè)自變量都顯著且正向影響患者選擇。因5個(gè)自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系都是同一方向的,本研究用這5個(gè)自變量的和來(lái)表示醫(yī)生口碑.記為WOM,.和越大對(duì)應(yīng)醫(yī)生口碑越好.符合上述研究結(jié)果。并進(jìn)一步引入疾病風(fēng)險(xiǎn)和口碑的交互項(xiàng),建立函數(shù)模型表示高疾病風(fēng)險(xiǎn);D1disease=0,表示其他。在抓取的4類疾病的醫(yī)生中,胃癌和肝硬化相對(duì)便秘和消化不良來(lái)說(shuō)疾病風(fēng)險(xiǎn)更高,本研究將胃癌和肝硬化分為高風(fēng)險(xiǎn)組,便秘和消化不良分為低風(fēng)險(xiǎn)組)。進(jìn)行線性階層回歸分析,結(jié)果只有在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)顯著(a3=1.307,p<0.05),低風(fēng)險(xiǎn)時(shí)并不顯著,調(diào)節(jié)效果如圖1。表明如果患者就診時(shí)是風(fēng)險(xiǎn)較高的疾病,醫(yī)生口碑好會(huì)促進(jìn)患者選擇.這時(shí)患者會(huì)更謹(jǐn)慎更細(xì)心去多關(guān)注醫(yī)生口碑有關(guān)的數(shù)據(jù)信息:但是如果患者就診時(shí)是病情并不嚴(yán)重.這時(shí)可能有的患者對(duì)醫(yī)生口碑很關(guān)注,有的則較少去了解,選擇醫(yī)生可能具有隨意性,這說(shuō)明高風(fēng)險(xiǎn)疾病對(duì)醫(yī)生口碑與患者選擇之間的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用,問(wèn)題(2)得到了解答。

    3.4模型檢驗(yàn)

    為了驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性.需要借助樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),本研究按照上述不同疾病風(fēng)險(xiǎn)分組,繼續(xù)探索口碑與患者選擇之間的關(guān)系.進(jìn)行回歸結(jié)果見(jiàn)表5,高風(fēng)險(xiǎn)組樣本R2=0.725.F=89.348表示模型擬好優(yōu)度較好,解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋程度為72.5%且模型整體顯著:同樣的低風(fēng)險(xiǎn)樣本R2=0.793,F(xiàn)=92.007擬合優(yōu)度較好且模型顯著。對(duì)于t檢驗(yàn)結(jié)果,已有結(jié)論職稱Fltitle為主治醫(yī)師以及療效、態(tài)度、感謝信、評(píng)論數(shù)、評(píng)論情感傾向值的顯著性并沒(méi)有改變,表明模型較為穩(wěn)定。

    4研究結(jié)果

    本文以好大夫在線為例.抓取兩個(gè)時(shí)間段的醫(yī)生數(shù)據(jù),研究醫(yī)生口碑對(duì)患者選擇的影響以及不同疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用,發(fā)現(xiàn)醫(yī)生口碑可以用態(tài)度、療效、感謝信、評(píng)論數(shù)以及評(píng)論情感傾向值來(lái)測(cè)量(禮物不顯著),結(jié)果顯著且與患者選擇正向相關(guān),問(wèn)題1得到解決。而關(guān)于疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用,低風(fēng)險(xiǎn)時(shí)不顯著,但在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)顯著且具有正向調(diào)節(jié)作用,問(wèn)題2得到解決。最后對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),穩(wěn)定性得到了驗(yàn)證。具體結(jié)論有:1)療效和醫(yī)生態(tài)度的口碑來(lái)自于患者的打分.結(jié)果發(fā)現(xiàn)療效和態(tài)度都顯著且正向影響患者選擇。這表明患者選擇醫(yī)生時(shí)不僅只是傳統(tǒng)的注重療效,同時(shí)態(tài)度也十分關(guān)注,結(jié)果對(duì)醫(yī)生個(gè)人績(jī)效具有重要借鑒作用,醫(yī)生需要具有醫(yī)術(shù)、專業(yè)知識(shí)做保障,這至關(guān)重要但也不應(yīng)該忽略診療中的個(gè)人行為舉止,積極的互動(dòng)會(huì)給患者好的就診感受,醫(yī)術(shù)和醫(yī)德缺一不可。2)感謝信和禮物數(shù)是患者對(duì)醫(yī)生口碑正向傳播的一種表現(xiàn),需要花費(fèi)時(shí)間、精力和金錢(qián),結(jié)果感謝信顯著且正向影響患者選擇而禮物數(shù)并不顯著。在線健康社區(qū)中,信息不對(duì)稱現(xiàn)狀嚴(yán)重,很多醫(yī)患問(wèn)題的存在是因?yàn)閷?duì)醫(yī)生的不了解.而感謝信和禮物數(shù)是醫(yī)生口碑一個(gè)很好的表現(xiàn),數(shù)量多表示就診過(guò)的患者很認(rèn)可和信任,這給即將就診的患者提供了重要的“信號(hào)”。但本研究禮物數(shù)不顯著的原因可能與需要付費(fèi)有關(guān),并不能體現(xiàn)患者真實(shí)的行為。3)評(píng)論數(shù)量和評(píng)論情感傾向值的口碑來(lái)自患者的評(píng)價(jià),有好評(píng)、有差評(píng),結(jié)果評(píng)論數(shù)量、評(píng)論情感傾向值都顯著且正向影響患者選擇。在線健康社區(qū)中醫(yī)生評(píng)論數(shù)量多說(shuō)明患者在就診后愿意付出時(shí)間成本,是醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量的一種體現(xiàn);而情感傾向值高表明醫(yī)生獲得的好評(píng)多.是對(duì)醫(yī)生的一種肯定和認(rèn)可。4)對(duì)疾病風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)作用的研究發(fā)現(xiàn),只有高風(fēng)險(xiǎn)疾病顯著,低風(fēng)險(xiǎn)并不顯著。這說(shuō)明患者患病風(fēng)險(xiǎn)不同,側(cè)重的需求是存在差異的。高風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者會(huì)重視了解醫(yī)生的口碑進(jìn)而選擇,而低風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者則顯得較為隨意。

    本研究的結(jié)果對(duì)醫(yī)生、在線健康社區(qū)平臺(tái)也具有一定的啟示作用。1)對(duì)于醫(yī)生:醫(yī)術(shù)是醫(yī)生提供健康服務(wù)的必要基礎(chǔ),但個(gè)人行為舉止、職業(yè)素養(yǎng)、醫(yī)德等同等重要,好的溝通、關(guān)心的語(yǔ)言會(huì)達(dá)到更好的效果;通過(guò)感謝信、禮物的研究可以發(fā)現(xiàn).醫(yī)生想要建立好的在線口碑需要重視對(duì)個(gè)人網(wǎng)頁(yè)的維護(hù),完整的信息有利于建立線上信任的醫(yī)患關(guān)系,消除患者就診的不確定性;此外評(píng)論是真正反映患者感受的重要體現(xiàn).是選擇醫(yī)生的重要參考.醫(yī)生應(yīng)關(guān)注評(píng)論內(nèi)容和質(zhì)量.及時(shí)和患者互動(dòng)反饋,完善服務(wù)、提供更精準(zhǔn)的健康服務(wù);最后患者就診需要承受生理和心理上的雙重壓力,不同疾病類型的患者健康需求不同,醫(yī)生需要明確患者的差異提供針對(duì)性的服務(wù)。2)對(duì)于在線健康社區(qū):好大夫在線中,有關(guān)療效和醫(yī)生態(tài)度的口碑?dāng)?shù)據(jù)差異性較小,多以高分值出現(xiàn),對(duì)于患者的選擇不具有參考意義,構(gòu)建完善的評(píng)價(jià)體系是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展所必需的:同時(shí)平臺(tái)應(yīng)該重視對(duì)用戶生成內(nèi)容的方式.為了真正讓患者表達(dá)需求和參與醫(yī)生互動(dòng),建議去除付費(fèi)項(xiàng)目(如禮物),采用開(kāi)放式、免費(fèi)的方式:此外好大夫在線的評(píng)價(jià)系統(tǒng)還處于初步階段中,用戶的評(píng)價(jià)多以正面褒義為主,負(fù)面差評(píng)較少,信息質(zhì)量不高給人感覺(jué)并不真實(shí)可靠.無(wú)法真正消除信息不對(duì)稱壁壘,真實(shí)完整的評(píng)價(jià)系統(tǒng)是用戶需要的,重視對(duì)患者評(píng)論的挖掘,患者評(píng)論隱含一定的健康需求,明確患者的健康訴求并及時(shí)反饋給醫(yī)生,為患者提供持續(xù)性健康管理、健康服務(wù)是在線健康社區(qū)發(fā)展之關(guān)鍵。

    本研究豐富了在線健康社區(qū)中醫(yī)生口碑對(duì)患者選擇的影響研究?jī)?nèi)容,同時(shí)發(fā)現(xiàn)不同疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用,為指導(dǎo)醫(yī)生、在線健康社區(qū)的發(fā)展提供建議,具有一定的理論和實(shí)踐意義。此外,本研究也存在不足之處:僅選擇一個(gè)平臺(tái)的醫(yī)生進(jìn)行研究,同時(shí)抓取的數(shù)據(jù)只是兩個(gè)時(shí)間段并不夠全面,模型的普適性還需更多樣本的驗(yàn)證.未來(lái)應(yīng)該對(duì)多種平臺(tái)、多種疾病進(jìn)行深入研究。同時(shí)模型中涉及的患者評(píng)論是健康信息學(xué)關(guān)注的重點(diǎn)之一,對(duì)于指導(dǎo)患者各類健康行為具有重要價(jià)值,本研究選取的好大夫在線平臺(tái)其醫(yī)評(píng)系統(tǒng)還不夠完善,爬取的內(nèi)容差異較小,并未深入探究,患者評(píng)論內(nèi)容、評(píng)論信息質(zhì)量、評(píng)價(jià)意愿等將是未來(lái)需要進(jìn)一步探索的,還有待挖掘?;颊哌x擇作為用戶行為表現(xiàn)之一在目前“大數(shù)據(jù)”、“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”等環(huán)境背景下需要高度重視,為個(gè)人健康管理、平臺(tái)健康服務(wù)以及國(guó)民健康預(yù)測(cè)等輔助決策。

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