基于文本挖掘法的北京市家庭醫(yī)生評(píng)價(jià)體系構(gòu)建及實(shí)證研究

劉芳羽，趙靜*，李澤，黃敏婷，趙秉元

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的不斷發(fā)展，人們對(duì)于生活質(zhì)量和生命質(zhì)量的追求日益迫切，對(duì)醫(yī)療健康服務(wù)和衛(wèi)生保健資源的需求也在不斷增加。家庭醫(yī)生作為衛(wèi)生事業(yè)工作規(guī)劃的重點(diǎn)，從2009年至今，每年國(guó)家層面的衛(wèi)生工作重點(diǎn)都會(huì)提及。2010年起，北京市開(kāi)始推行家庭醫(yī)生簽約服務(wù)，通過(guò)家庭醫(yī)生簽約服務(wù)為簽約居民提供相應(yīng)的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，開(kāi)展預(yù)防保健活動(dòng)［1］?，F(xiàn)有的關(guān)于北京市家庭醫(yī)生服務(wù)的評(píng)價(jià)體系與相關(guān)研究多以對(duì)簽約居民或提供家庭醫(yī)生服務(wù)的全科醫(yī)生及家庭醫(yī)生團(tuán)隊(duì)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查、訪談、試點(diǎn)研究等方式，通過(guò)患者需求評(píng)價(jià)或家庭醫(yī)生工作滿意度來(lái)開(kāi)展［2］。內(nèi)容分析法是對(duì)明顯的傳播內(nèi)容做客觀而系統(tǒng)的量化并加以描述的一種專門(mén)研究方法，其特征為傳播內(nèi)容的明顯性、客觀性、系統(tǒng)性及量化性［3］。家庭醫(yī)生系列政策作為自上而下的公開(kāi)政策文件，語(yǔ)言表達(dá)統(tǒng)一規(guī)范，目的、內(nèi)容明晰可見(jiàn)，能夠作為量化材料進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和分析。曾經(jīng)有學(xué)者運(yùn)用內(nèi)容分析及相關(guān)文本挖掘方法，對(duì)政策評(píng)價(jià)體系進(jìn)行量化指標(biāo)建立和實(shí)證分析，構(gòu)建了廣東省陽(yáng)光用藥制度評(píng)估指標(biāo)體系［4］。政府是公共政策的制定者，對(duì)于政策的效果與實(shí)施具有自己的角色期望，本研究通過(guò)對(duì)家庭醫(yī)生相關(guān)政策文件的梳理，對(duì)家庭醫(yī)生的現(xiàn)狀與發(fā)展制度進(jìn)行評(píng)價(jià)與研究，對(duì)政策實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，能夠在一定程度上豐富家庭醫(yī)生評(píng)價(jià)角度，彌補(bǔ)家庭醫(yī)生評(píng)價(jià)體系制定方面尚存在的不足。

1 方法與工具

1.1 成立研究小組 于2019年3—4月，經(jīng)初步分析研討與工作量計(jì)算，成立由8人組成的研究小組，小組成員來(lái)自北京中醫(yī)藥大學(xué)管理學(xué)院和研究生院，研究專業(yè)涵蓋社會(huì)醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)，包含副高級(jí)職稱1人、管理專業(yè)碩士研究生6人、臨床專業(yè)碩士研究生1人。研究工作內(nèi)容包括：篩選政策文件、查找并深入閱讀文獻(xiàn)、初步篩選指標(biāo)體系、聯(lián)絡(luò)專家與調(diào)研場(chǎng)所、調(diào)研并統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

1.2 ROST內(nèi)容挖掘系統(tǒng) ROST內(nèi)容挖掘系統(tǒng)是由武漢大學(xué)信息管理學(xué)院沈陽(yáng)教授設(shè)計(jì)編碼的內(nèi)容挖掘軟件。該軟件能夠支持的分析方法包括：分詞、字頻統(tǒng)計(jì)、詞頻統(tǒng)計(jì)、聚類、分類、情感分析（含簡(jiǎn)單和復(fù)雜）、共現(xiàn)分析、同被引分析、依存分析、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、共現(xiàn)矩陣等。ROST是基于內(nèi)容挖掘的人文社會(huì)科學(xué)數(shù)字化研究平臺(tái)，是能夠依據(jù)一定范式進(jìn)行人文社科智能化學(xué)術(shù)研究的數(shù)字化研究平臺(tái)［5］。

2 指標(biāo)體系初選

本研究以《北京市衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)家庭醫(yī)生簽約服務(wù)有關(guān)工作的通知》（京衛(wèi)基層〔2018〕9號(hào)）文件為指標(biāo)體系基礎(chǔ)，由調(diào)研人員分組閱讀通知內(nèi)容，對(duì)文件中的政策目標(biāo)進(jìn)行背對(duì)背整理和篩選，在分組篩選后進(jìn)行會(huì)議討論、修改與調(diào)整。為增強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)的普適性和統(tǒng)一性，去掉了以“支持”“鼓勵(lì)”等非明確要求為態(tài)度的條目（如“鼓勵(lì)有條件的地區(qū)將基本康復(fù)納入對(duì)殘疾人的個(gè)性化簽約服務(wù)范圍”）。將文件中的八大類目按照家庭醫(yī)生工作維度與版塊進(jìn)行分類組合，在保持政策原文內(nèi)涵和意義不變的條件下，重組形成3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，分別為服務(wù)準(zhǔn)備與宣傳、服務(wù)內(nèi)容與流程、服務(wù)監(jiān)督與保障，在符合政策原文要求的同時(shí)，對(duì)家庭醫(yī)生服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)均有涵蓋，并將配套體制的建設(shè)和對(duì)政策的宣傳工作也囊括進(jìn)來(lái)。體系的二級(jí)指標(biāo)包含7個(gè)維度，均由一級(jí)指標(biāo)細(xì)化或拆分而來(lái)。在保持政策原意的條件下，提取三級(jí)指標(biāo)，吸收政策原有的文本結(jié)構(gòu)，由二級(jí)指標(biāo)將所有三級(jí)指標(biāo)劃分為不同子組，以期在組間排序和組內(nèi)排序的過(guò)程中能夠更加便利和迅速。依據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性、指標(biāo)的代表性、指標(biāo)的客觀性（即無(wú)須自報(bào)，由第三方從外部獲得）、宏觀整體性、可測(cè)量性或可計(jì)算性等原則進(jìn)行核查后［3］，篩選出的指標(biāo)體系見(jiàn)表1。

3 確定指標(biāo)體系權(quán)重

根據(jù)初選指標(biāo)情況，采用文本挖掘的方法與工具對(duì)政策文件進(jìn)行內(nèi)容分析，通過(guò)文本挖掘確定指標(biāo)體系的權(quán)重。

3.1 獲取文本 由調(diào)查員以家庭醫(yī)生為關(guān)鍵詞，收集與其相關(guān)的政策文件。獲取途徑主要是國(guó)家衛(wèi)生健康委官網(wǎng)、北京市衛(wèi)生健康委官網(wǎng)，以及國(guó)家、北京市衛(wèi)生健康委內(nèi)部參閱材料、工作安排及總結(jié)報(bào)告。由調(diào)查員以“家庭醫(yī)生”“全科醫(yī)生”為關(guān)鍵詞，在國(guó)家衛(wèi)生健康委、北京市衛(wèi)生健康委等各級(jí)政府網(wǎng)站上搜索相關(guān)政策文件，政策文件及其來(lái)源具有權(quán)威性及可靠性。通過(guò)逐篇閱讀后排除與家庭醫(yī)生主題相關(guān)度過(guò)低、對(duì)構(gòu)建指標(biāo)體系參考性過(guò)小、數(shù)據(jù)或材料具有特殊性的材料（如新聞報(bào)道與宣傳材料）。本次指標(biāo)體系建立共納入政策52件，其中國(guó)家級(jí)政策40件、市級(jí)政策12件。將經(jīng)過(guò)篩選的52件政策文件材料整合在同一文件內(nèi)，并轉(zhuǎn)化為T(mén)XT格式，同時(shí)將初選指標(biāo)體系也一并轉(zhuǎn)化為 TXT 格式的純文本文件，方便運(yùn)用ROST軟件進(jìn)行文本挖掘處理。

3.2 挖掘法處理文本 使用武漢大學(xué)信息管理學(xué)院的內(nèi)容分析工具ROST Content Mining 內(nèi)容挖掘系統(tǒng)5.8.0.603版，將52件政策文件匯總成的文本集合及指標(biāo)體系進(jìn)行分詞處理，得到分詞結(jié)果。詞頻（TF）表示該詞條在所查文檔中出現(xiàn)的頻率，通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)能夠看出每個(gè)分詞在文檔中的重要程度。

3.3 計(jì)算結(jié)果 根據(jù)分詞形成的最終結(jié)果進(jìn)行計(jì)算處理，得出每個(gè)分詞的詞頻及詞云。

3.3.1 輸出詞頻 通過(guò)ROST軟件進(jìn)行分詞處理，導(dǎo)出詞頻排在前1 000位的詞表。由輸出結(jié)果可見(jiàn)，有9個(gè)詞的詞頻超過(guò)1 000次，分別為“衛(wèi)生”“醫(yī)療”“服務(wù)”“健康”“機(jī)構(gòu)”“管理”“醫(yī)生”“醫(yī)院”“加強(qiáng)”。其中，“衛(wèi)生”“醫(yī)療”“服務(wù)”的詞頻分別為3 459、2 721、2 677次，位列分詞詞頻的前3位。位于出現(xiàn)分詞詞頻1 000位的有“體質(zhì)”“實(shí)時(shí)”“戒煙”“視力”“多樣化”等詞語(yǔ)，詞頻均為16次。

3.3.2 輸出可視化詞云 通過(guò)ROST軟件形成可視化詞云（見(jiàn)圖1），詞頻越多的詞語(yǔ)占據(jù)畫(huà)面越大，通過(guò)詞云分布可以比較直觀地看出在總的文本文件中每個(gè)分詞的重要性。

3.4 整理指標(biāo)內(nèi)容

3.4.1 匯總指標(biāo)關(guān)鍵詞詞頻 根據(jù)指標(biāo)內(nèi)容將三級(jí)指標(biāo)分解為若干關(guān)鍵詞，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)下的關(guān)鍵詞詞頻，計(jì)為指標(biāo)詞頻數(shù)。如將“具有統(tǒng)一的服務(wù)協(xié)議文本基本內(nèi)容和格式”條目提取出“統(tǒng)一”“協(xié)議”“文本”“內(nèi)容”“格式”，將各關(guān)鍵詞的詞頻加和，得到此條目的詞頻數(shù)為148次。對(duì)于因表述殊難以提取關(guān)鍵詞的條目，經(jīng)專家討論，采取關(guān)鍵詞同義替換或提取核心概念的方式進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索，通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)，合并頻數(shù)較低但經(jīng)分析不可缺少的條目，如將“及時(shí)建立并完善簽約居民健康檔案?jìng)€(gè)人基本信息”和“建立簽約居民的個(gè)人資料及隱私保密制度”合并為“及時(shí)建立并完善簽約居民健康檔案和信息保密制度”。

表1 北京市家庭醫(yī)生評(píng)價(jià)體系指標(biāo)初選表Table 1 Primary selection of indicators for Beijing Family Doctor Evaluation System

3.4.2 選擇專家并組織專家咨詢 專家包括北京市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心從事家庭醫(yī)生管理工作3年以上的行政人員；家庭醫(yī)生團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)或家庭醫(yī)生工作室負(fù)責(zé)人；具有中級(jí)以上職稱且工作超過(guò)5年的一線家庭醫(yī)生；最終共選取15名愿意支持并配合本次研究的專家，專家單位涵蓋衛(wèi)生行政部門(mén)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)與科研院所。通過(guò)專家咨詢與小組討論，將可能帶有歧義或能夠合并的條目進(jìn)行修改整理，調(diào)整指標(biāo)的語(yǔ)序和句式。最終通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)，去掉詞頻低于15次的指標(biāo)，得到三級(jí)指標(biāo)詞頻統(tǒng)計(jì)表，詞頻總數(shù)為9 905次（見(jiàn)表2）。

3.5 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重 以詞頻為基礎(chǔ)，對(duì)評(píng)價(jià)體系的三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，運(yùn)用歸一化法中的（0，1）法，將各條目詞頻數(shù)轉(zhuǎn)化為1以下的小數(shù)，計(jì)算出各條目的權(quán)重值（見(jiàn)表2）。

4 設(shè)置評(píng)分辦法

本次指標(biāo)體系的評(píng)分分為定性與定量?jī)煞N，對(duì)于定量答案采用直接計(jì)數(shù)制，如居民的家庭醫(yī)生簽約服務(wù)知曉率。對(duì)于定性答案采用三級(jí)評(píng)分制，即“完全符合”“一般符合”“不符合”，如條目“具有統(tǒng)一的服務(wù)協(xié)議文本基本內(nèi)容和格式”，如果既有統(tǒng)一的協(xié)議內(nèi)容又有格式則評(píng)為“完全符合”，如果兩個(gè)都沒(méi)有，則為“不符合”，如果只有統(tǒng)一的內(nèi)容或統(tǒng)一的格式，則評(píng)為“一般符合”。“完全符合”“一般符合”“不符合”3個(gè)等級(jí)折合分?jǐn)?shù)分別為5、3、1分，定量答案直接按照指標(biāo)權(quán)重計(jì)算，如有必要?jiǎng)t成倍數(shù)轉(zhuǎn)化，如“居民家庭醫(yī)生簽約服務(wù)知曉率”范圍為0～100%，則在計(jì)算時(shí)將原始數(shù)據(jù)乘5，即若知曉率為80%，則按4分計(jì)算，再進(jìn)行權(quán)重處理。將所有條目分?jǐn)?shù)相加得到最終總評(píng)分，總評(píng)分滿分為5分，分?jǐn)?shù)越高，表明該地的家庭醫(yī)生服務(wù)建設(shè)越完善。

5 實(shí)證分析

圖1 家庭醫(yī)生政策文件可視化詞云Figure 1 Visualized word clouds in family doctor policy files

為驗(yàn)證評(píng)價(jià)體系的實(shí)用性及科學(xué)性，將指標(biāo)體系運(yùn)用到北京市4家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心進(jìn)行家庭醫(yī)生服務(wù)評(píng)價(jià)，將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系制作成調(diào)研問(wèn)卷，對(duì)選取的4家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的負(fù)責(zé)人或家庭醫(yī)生工作負(fù)責(zé)人進(jìn)行一對(duì)一訪問(wèn)，得到自評(píng)數(shù)據(jù)（見(jiàn)表3），4個(gè)試點(diǎn)地區(qū)的家庭醫(yī)生服務(wù)均在4分以上，可以看出北京市家庭醫(yī)生服務(wù)的開(kāi)展已經(jīng)取得了一些成績(jī)，尤其是在公共衛(wèi)生服務(wù)和家庭醫(yī)生團(tuán)隊(duì)建設(shè)上，4個(gè)測(cè)試點(diǎn)地區(qū)工作都已經(jīng)比較成熟。同時(shí)，通過(guò)各條目的得分情況也能夠看出北京市家庭醫(yī)生服務(wù)尚存的不足，4個(gè)測(cè)試點(diǎn)得分最低的條目均為“搭建在線管理與考核平臺(tái)”，可見(jiàn)在家庭醫(yī)生團(tuán)隊(duì)的在線管理與信息化方面，北京市仍應(yīng)進(jìn)一步開(kāi)展相關(guān)工作。通過(guò)此次實(shí)證分析也能夠看出評(píng)價(jià)體系能夠?qū)Ρ本┦屑彝メt(yī)生服務(wù)建設(shè)工作進(jìn)行評(píng)價(jià)，同時(shí)能夠反映出工作現(xiàn)狀及目前存在的一些問(wèn)題。

表2 北京市家庭醫(yī)生評(píng)價(jià)體系三級(jí)指標(biāo)詞頻及權(quán)重Table 2 Term frequency and weight of three-level indicators in Beijing Family Doctor Evaluation System

表3 北京市4家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心家庭醫(yī)生服務(wù)評(píng)價(jià)得分情況（分）Table 3 Evaluation scores of family doctor services in four community health centres of Beijing

6 結(jié)論

通過(guò)將政策文件原文內(nèi)容進(jìn)行量化，根據(jù)政策目標(biāo)與內(nèi)容提取指標(biāo)體系，通過(guò)運(yùn)用文本挖掘法計(jì)算詞頻，賦予指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重，能夠減少傳統(tǒng)德?tīng)柗品绞较氯藶橐蛩氐闹饔^性和判斷失誤，能夠在建立過(guò)程中更加貼近政策本來(lái)的目標(biāo)與規(guī)劃。同時(shí)，文本挖掘法借助少量人力和一定的分詞工具，可以提高研究效率，節(jié)省研究成本。由于方法較新，可參考文獻(xiàn)較少，研究在指標(biāo)分詞處理及詞頻統(tǒng)計(jì)的精細(xì)化上還存在可商榷之處，在實(shí)證分析上也只進(jìn)行了初步探究，還需進(jìn)一步做深入調(diào)研來(lái)驗(yàn)證指標(biāo)體系的可行性。家庭醫(yī)生評(píng)價(jià)隨著家庭醫(yī)生工作的不斷推進(jìn)還在進(jìn)一步發(fā)展，通過(guò)文本挖掘建立評(píng)價(jià)體系能夠在一定程度上拓展指標(biāo)體系篩選的方法，未來(lái)可以對(duì)此途徑進(jìn)行更加深入的探索和研究。

作者貢獻(xiàn):劉芳羽、趙靜負(fù)責(zé)論文選題與研究設(shè)計(jì)；李澤、黃敏婷負(fù)責(zé)前期文獻(xiàn)準(zhǔn)備與信息收集；趙秉元負(fù)責(zé)材料整理；全文由劉芳羽執(zhí)筆，趙靜進(jìn)行質(zhì)量控制與審校。

本文無(wú)利益沖突。