互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量內(nèi)涵模型構(gòu)建*

——熊玉琦 施 娣 朱小平 梁 辰 張新平 王 蕾 陳海紅 龔 斐*

近年來，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患溝通迅速發(fā)展，但溝通質(zhì)量卻不理想[1-3]。在醫(yī)患溝通中，功能溝通是以解決醫(yī)療問題為任務導向的診斷及治療決策的信息交換；情感溝通則是醫(yī)患溝通中的質(zhì)性內(nèi)容，例如情緒安撫、神態(tài)表情等。神態(tài)表情等情感溝通在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患溝通中相對受限，功能溝通顯得尤為重要[4-5]。為深入探究互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量，課題組已探索開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量測量工具。本研究在前期研究基礎上，分析了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量核心維度的關(guān)系，形成了內(nèi)涵模型并評價了其推廣價值，旨在為改善醫(yī)患雙方功能溝通行為、提高溝通質(zhì)量提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及樣本量

在“春雨醫(yī)生”平臺上，選取以常見慢性病高血壓為溝通主題的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患溝通記錄作回顧性分析。網(wǎng)站所有醫(yī)患溝通記錄在隱藏患者隱私信息的前提下對公眾公開?；凇禨PSS統(tǒng)計分析教程》和偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型(PLS-SEM)對樣本量的要求，最終確定500個高血壓互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患溝通記錄作為樣本。

1.2 偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型(PLS-SEM)

采用PLS-SEM分析測量工具各核心維度間的關(guān)系。與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)方程模型不同，PLS-SEM采用回歸分析方法，能預測變量，更適合分析形成性測量模型，受模型復雜程度影響較小，且對樣本量要求不高[6]。本研究中，PLS-SEM內(nèi)生變量包括：患者信息收集質(zhì)量(Y1)、診斷信息提供質(zhì)量(Y2)、治療決策制定質(zhì)量(Y3)、疾病及治療相關(guān)行為促進質(zhì)量(Y4)。評估結(jié)構(gòu)模型的共線性、內(nèi)生變量間關(guān)系、R2水平和效應量f2(表1)。

表1 模型評估方法、意義及標準

同時，根據(jù)形成性指標保留原則，進一步修正前期的測量工具，需至少滿足以下4點之一[6]：(1)指標權(quán)重的顯著性，反映指標的相對重要性；(2)指標外部載荷>0.5，反映指標的絕對重要性；(3)具有理論相關(guān)性；(4)與其他指標不存在潛在的內(nèi)容重疊。因測量工具各指標均與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量有理論相關(guān)性，本研究首要考慮指標權(quán)重的顯著性和外部載荷，當二者均不滿足時，考慮其是否與其他指標有潛在內(nèi)容重疊，不重疊即被保留。

此外，采用Smith-Satterthwait Test方法進一步挖掘構(gòu)念間關(guān)系，分析以治療決策制定質(zhì)量和疾病及治療相關(guān)行為促進質(zhì)量分別作為內(nèi)生構(gòu)念時，其對應外生構(gòu)念路徑系數(shù)的差異性。

1.3 多組PLS-SEM模型分析(PLS-MGA)

分析檢驗模型在不同樣本群間是否存在多組不變性，同時發(fā)現(xiàn)哪些關(guān)系跨組可變、哪些關(guān)系跨組不變，從而更深入地了解其作用。

由于與醫(yī)生互聯(lián)網(wǎng)溝通的陳述者不一定是患者本人，以患者基本信息作為分組變量不合適。并且，患者主動參與醫(yī)生的診療過程，是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患溝通的一個重要特征[7-8]。因此，本研究選擇可在平臺上直接獲取的醫(yī)生職稱、醫(yī)生所屬醫(yī)院級別以及患者主動程度作為分組變量。其中，患者主動程度分組方法如下：若由患者主動提及則條目賦值1分；若由醫(yī)生主動提及或無相關(guān)信息則賦值0分；所有條目得分之和即為此樣本的患者主動程度得分。根據(jù)患者主動程度得分均數(shù)將數(shù)據(jù)分為高主動患者組和低主動患者組。

因數(shù)據(jù)未過于偏態(tài)，經(jīng)Levene's檢驗方差未過于不齊，指標權(quán)重差異不顯著，因此，數(shù)據(jù)滿足PLS-MGA分析條件。

2 研究結(jié)果

2.1 PLS-SEM分析

2.1.1 共線性檢驗 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量4個核心維度的關(guān)系可包含兩個子模型，Y1和Y2共同預測Y3(模型1)，Y1、Y2、Y3共同預測Y4(模型2)。依標準，兩個模型均通過共線性檢驗，容差值范圍分別為0.771～0.980、0.503～0.957，VIF值范圍分別為1.021～1.298、1.045～1.988。

2.1.2 結(jié)構(gòu)模型結(jié)果 各構(gòu)念間路徑系數(shù)均有顯著性(P<0.001)?；谠O定原則，對前期開發(fā)的測量工具進行修正，5個指標因與其他指標存在潛在的內(nèi)容重疊而被剔除，最終保留20個條目。修正后，各構(gòu)念間路徑系數(shù)均依舊有顯著性(P<0.001)(圖1)。各構(gòu)念間關(guān)系的f2值均大于0.02，最高值為0.44，表明刪除其中1個外生構(gòu)念均對其對應的內(nèi)生構(gòu)念有實質(zhì)性影響。各構(gòu)念路徑關(guān)系間接效應也均有顯著意義(P<0.001)。

圖1 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量內(nèi)涵模型

2.1.3 路徑系數(shù)差異分析 Y2→Y3的路徑系數(shù)較Y1→Y3多0.423，對Y3產(chǎn)生直接影響的兩個構(gòu)念的路徑系數(shù)有顯著差異(P<0.001)，Y2構(gòu)念的直接重要性更大。同樣，對Y4產(chǎn)生直接影響的3個構(gòu)念中，Y3構(gòu)念的路徑系數(shù)與其他兩個構(gòu)念的路徑系數(shù)相比分別高出0.077和0.172，且差異有顯著性(P<0.01和P<0.05)，Y3構(gòu)念對Y4的直接重要性更大。

2.2 PLS-MGA結(jié)果

2.2.1 按患者主動程度分組 高主動程度患者組6條路徑系數(shù)全部顯著。Y4、Y3、Y2調(diào)整后R2分別為0.35、0.40、0.12，f2值范圍為0.03～0.50，表明預測效度較高。低主動程度患者組Y2到Y(jié)4的路徑系數(shù)不顯著，其余路徑系數(shù)均顯著。Y4、Y3、Y2調(diào)整后R2分別為0.30、0.33、0.17，除不顯著路徑外，f2值范圍為0.03～0.31，預測效度較高。兩組均顯著的路徑系數(shù)間差異無顯著性(P>0.1)；調(diào)整后R2(P>0.3)、f2間差異(P>0.2)也無顯著性，具有跨組不變性。

2.2.2 按醫(yī)生職稱分組 高職稱醫(yī)生組Y1到Y(jié)4的路徑系數(shù)不顯著，其余5條路徑系數(shù)均顯著；Y4、Y3、Y2調(diào)整后R2分別為0.34、0.45、0.18；除不顯著路徑外，f2值范圍為0.03～0.53，表明預測效度較高。低職稱醫(yī)生組Y2到Y(jié)4的路徑系數(shù)不顯著，其余5條路徑系數(shù)均顯著；Y4、Y3、Y2調(diào)整后R2分別為0.33、0.38、0.27，除不顯著路徑外，f2值范圍為0.05～0.39，預測效度較高。兩組均顯著的路徑系數(shù)間差異無顯著性(P>0.1)；調(diào)整后R2(P>0.1)、f2間差異(P>0.1)也無顯著性，具有跨組不變性。

2.2.3 按醫(yī)院級別分組 三甲醫(yī)院組Y1到Y(jié)4的路徑系數(shù)不顯著，其余5條路徑系數(shù)均顯著。Y4、Y3、Y2調(diào)整后R2分別為0.35、0.42、0.20，除不顯著路徑外，f2值范圍為0.04～0.43，預測效度較高。非三甲醫(yī)院組Y1→Y3、Y1→Y4、Y2→Y4的路徑系數(shù)均不顯著，剩余3條路徑系數(shù)顯著。Y4、Y3、Y2調(diào)整后R2分別為0.37、0.51、0.22，除不顯著路徑外，f2值范圍為0.22～0.51，預測效度較高。兩組均顯著的路徑系數(shù)間差異無顯著性(P>0.3)；調(diào)整后R2(P>0.3)、f2間差異(P>0.5)也無顯著性，具有跨組不變性。

3 討論

本研究采用適用于形成性測量模型的PLS-SEM方法，對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量四個核心維度間關(guān)系進行階梯式分析，最終構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量內(nèi)涵模型。這在一定程度上填補了我國對于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通研究的空白，同時也對現(xiàn)有醫(yī)患溝通模型有所補充。

本研究探究了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量測量工具各核心要素之間的直接關(guān)系和間接關(guān)系。第一，患者信息收集質(zhì)量對其他三個核心要素均有直接促進關(guān)系；從總體效應來看，患者信息收集質(zhì)量也是疾病及治療相關(guān)行為促進質(zhì)量最重要的構(gòu)念。因此，該要素可作為提高醫(yī)患溝通過程中質(zhì)量的根基。這驗證了已有研究關(guān)于患者疾病和患病信息采集的重要性的觀點，任何溝通質(zhì)量都必須建立在熟知患者病情的基礎上[9]。第二，各核心要素層層遞進?；颊咝畔⑹占|(zhì)量促進診斷信息提供質(zhì)量，診斷信息提供質(zhì)量促進治療決策制定質(zhì)量，治療決策制定質(zhì)量促進疾病及治療相關(guān)行為促進質(zhì)量。這既驗證了已有研究的部分猜測[10-14]，又在一定程度上填補了已有研究的欠缺。第三，多群組模型分析結(jié)果可用于指導不同患者主動程度、醫(yī)生職稱、醫(yī)生所屬醫(yī)院級別群組的醫(yī)患溝通。

本研究構(gòu)建的內(nèi)涵模型不僅反映了醫(yī)患雙方在利用互聯(lián)網(wǎng)平臺進行溝通時所需要采取的一系列溝通行為，而且明確了不同溝通行為之間的相互關(guān)系，為改善患者健康平臺干預項目及政策制定提供了思路和實施路徑。我國正處于“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”迅速發(fā)展階段，國家層面大力鼓勵“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患功能溝通質(zhì)量內(nèi)涵模型提出具有現(xiàn)實意義。本研究基于實證數(shù)據(jù)構(gòu)建的內(nèi)涵模型與以往經(jīng)專家經(jīng)驗構(gòu)建的醫(yī)患溝通框架相比更具可靠性，更符合我國實際，更針對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)患溝通形式。

但本研究也存在一定不足，基于研究目的且受客觀條件限制，本研究暫未考慮可能影響溝通質(zhì)量的一些非技術(shù)因素，下一步研究可豐富此內(nèi)容；實證研究以常見慢性病高血壓為例，以減少疾病不同而產(chǎn)生的研究異質(zhì)性，未來研究可考慮其他類型疾病，以增強模型的適用性。