醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通：角色與信息匹配的視角*

張 靜 孫慶洲 吳 寶

(1 華東師范大學(xué)教育學(xué)部特殊教育學(xué)系,上海 200062) (2 浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院,杭州 310023)

1 引言

近年來,醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通問題嚴(yán)峻,因風(fēng)險(xiǎn)溝通失真引發(fā)的醫(yī)患關(guān)系緊張、醫(yī)患沖突層出不窮。據(jù)《中國(guó)誤診大數(shù)據(jù)分析》報(bào)告,近10 年,我國(guó)門診誤診率高達(dá)50%～71.7% (陳曉紅,2018);2018年人口橫斷面研究證據(jù)顯示,在我國(guó),罕見疾病(rare diseases,RDs)患者(全球患病率約為10%)需平均就診7.3 次,花費(fèi)4.8 年才能得到適切診療方案,其中醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通失真是誤診的重要原因(Dong et al.,2020)。而自2016 年《健康中國(guó)2030規(guī)劃綱要》提出以來,健康市場(chǎng)已成為全球焦點(diǎn)(周知,胡昌平,2021)。那么,如何科學(xué)、有效地進(jìn)行醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通？這是近年來《自然》、《科學(xué)》等雜志關(guān)注的焦點(diǎn)和熱點(diǎn)(Marcus,2017;Schulz & Nakamoto,2022)。在我國(guó),黨的十九大報(bào)告和《政府工作報(bào)告》也分別將“科學(xué)診療” “和諧醫(yī)患”等議題作為亟待攻克的重要問題(習(xí)近平,2017;李克強(qiáng),2014)。

醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通(doctor-patient risk communication)是指醫(yī)生和患者圍繞病情評(píng)估、診療時(shí)所進(jìn)行的風(fēng)險(xiǎn)信息交流與傳遞(Garcia-Retamero & Hoffrage,2013;Janz et al.,2017)。然而,醫(yī)生和患者在理解和傳遞風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí)常常失真,給醫(yī)生/患者病情認(rèn)知、病情診斷甚至醫(yī)患信任等造成巨大沖擊(孫連榮,王沛,2019)。對(duì)此,已有兩類風(fēng)險(xiǎn)理論提出解釋,其中,風(fēng)險(xiǎn)具體觀認(rèn)為,風(fēng)險(xiǎn)信息較難理解,若將風(fēng)險(xiǎn)信息具體化則能減少風(fēng)險(xiǎn)溝通失真(Lundgren& McMakin,2018);風(fēng)險(xiǎn)抽象觀認(rèn)為,抽象化的風(fēng)險(xiǎn)信息便于信息精準(zhǔn)傳遞,若將風(fēng)險(xiǎn)信息抽象化則能減少風(fēng)險(xiǎn)溝通失真(Traczyk et al.,2021)。這兩類相悖的風(fēng)險(xiǎn)觀難以為臨床醫(yī)患溝通提供精準(zhǔn)方案,亦難以解釋為何有時(shí)風(fēng)險(xiǎn)具體化更好,有時(shí)風(fēng)險(xiǎn)抽象化更好(Finset,2014;Migotto et al.,2019)。

建構(gòu)水平理論(construal level theory,CLT)為探究這一問題提供了新思路。該理論認(rèn)為,個(gè)體信息表征受心理距離影響: 心理距離越近,個(gè)體對(duì)信息表征越具體;心理距離越遠(yuǎn),個(gè)體對(duì)信息表征越抽象。在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中,醫(yī)生和患者對(duì)疾病的事件體驗(yàn)和對(duì)疾病信息的概率體驗(yàn)不同,會(huì)引發(fā)雙方與疾病、與疾病信息的心理距離差異：在疾病的事件體驗(yàn)上,醫(yī)生為他人提供建議,與事件心理距離較遠(yuǎn),患者為自己決策,與事件心理距離較近(Wang et al.,2021);在疾病信息的概率體驗(yàn)上,醫(yī)生診療經(jīng)驗(yàn)豐富,對(duì)概率信息較敏感、心理距離較近,患者診療經(jīng)驗(yàn)缺乏,對(duì)概率信息不敏感、心理距離較遠(yuǎn)(Aydogan,2021)。那么醫(yī)患由角色引發(fā)的事件體驗(yàn)差異和概率體驗(yàn)差異又將如何影響醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通呢?

本研究首先梳理了有關(guān)醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中風(fēng)險(xiǎn)具體觀和風(fēng)險(xiǎn)抽象觀的相關(guān)理論假說,以及兩種風(fēng)險(xiǎn)觀所遭遇的現(xiàn)實(shí)困境;在此基礎(chǔ)上,引入醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中角色與信息匹配視角,并從建構(gòu)水平理論提出事件體驗(yàn)(事件吸引力)和概率體驗(yàn)(概率敏感性)解釋;以期構(gòu)建醫(yī)患角色-信息匹配模型(醫(yī)生匹配抽象化風(fēng)險(xiǎn)信息、患者匹配具體化風(fēng)險(xiǎn)信息),減少風(fēng)險(xiǎn)溝通失真,從而幫助醫(yī)生和患者在風(fēng)險(xiǎn)溝通中精準(zhǔn)加工風(fēng)險(xiǎn)信息、降低醫(yī)患沖突。

2 當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)溝通理論及困境

2.1 風(fēng)險(xiǎn)具體觀

風(fēng)險(xiǎn)具體觀認(rèn)為,風(fēng)險(xiǎn)感知偏差源于人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的表征困難,若能將風(fēng)險(xiǎn)信息以具體、生動(dòng)形式呈現(xiàn),便能促進(jìn)個(gè)體對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的準(zhǔn)確感知和理解(Garcia-Retamero & Hoffrage,2013;Lundgren & McMakin,2018;Ossin et al.,2022)。

風(fēng)險(xiǎn)信息的不同呈現(xiàn)形式,會(huì)引發(fā)個(gè)體不同程度風(fēng)險(xiǎn)感知。以經(jīng)典乳腺癌診療研究為例,Gigerenzer 和Hoffrage (1995)分別以概率形式和頻數(shù)形式呈現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信息,概率形式: 臨床上,40歲女性罹患乳腺癌的概率為1%,若患乳腺癌,乳房X 光檢查呈陽(yáng)性的可能性為80%,若未患乳腺癌,乳房X 光檢查呈陽(yáng)性的可能性為9.69%;頻數(shù)形式: 臨床上,1000 名40 歲女性中有10 名患乳腺癌,10 名患乳腺癌女性中有8 名乳房X 光檢查呈陽(yáng)性,990 名未患乳腺癌女性中有95 名乳房X光檢查呈陽(yáng)性。研究發(fā)現(xiàn),概率形式下被試風(fēng)險(xiǎn)感知準(zhǔn)確率為10%～20%,而頻數(shù)形式下被試風(fēng)險(xiǎn)感知準(zhǔn)確率高達(dá)50%。說明具體化風(fēng)險(xiǎn)信息有助于提高個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)感知,這得到后續(xù)諸多研究支持(Bland,2022;Raval et al.,2015)。

在此基礎(chǔ)上,研究者驗(yàn)證了視覺輔助對(duì)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)感知的促進(jìn)作用。具體而言,Garcia-Retamero和Hoffrage (2013)在上述經(jīng)典研究的基礎(chǔ)上增加了頻數(shù)網(wǎng)格進(jìn)行視覺輔助,發(fā)現(xiàn)當(dāng)罹患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)信息以頻數(shù)與頻數(shù)網(wǎng)格結(jié)合呈現(xiàn)時(shí),被試總體準(zhǔn)確率提升至 62%;此外,Brase (2009)、Schapira 等(2001)、Spiegelhalter(2017)等研究將頻數(shù)信息分別與圖標(biāo)陣列、維恩圖、條形圖、概率曲線等可視化信息相結(jié)合,發(fā)現(xiàn)圖標(biāo)陣列對(duì)頻數(shù)信息的輔助效果最好。類似結(jié)果得到諸多研究支持(Kim et al.,2020;Lamb et al.,2022;Tubau et al.,2019)。但也有研究發(fā)現(xiàn)不一致結(jié)論,例如Micallef等(2012)將頻數(shù)文本與圖標(biāo)陣列組合,發(fā)現(xiàn)對(duì)照組(頻數(shù)文本形式)對(duì)乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)感知準(zhǔn)確率為6%,而實(shí)驗(yàn)組對(duì)組合信息的乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)感知準(zhǔn)確范圍在7%～21%之間,當(dāng)移除頻數(shù)文本中數(shù)值時(shí),風(fēng)險(xiǎn)感知準(zhǔn)確率提升至50%～72%,說明過多呈現(xiàn)數(shù)值文本和可視化信息可能會(huì)加重個(gè)體認(rèn)知負(fù)荷,影響風(fēng)險(xiǎn)感知。

2.2 風(fēng)險(xiǎn)抽象觀

風(fēng)險(xiǎn)抽象觀認(rèn)為,抽象化風(fēng)險(xiǎn)信息(如5%)是人類信息傳遞進(jìn)化的結(jié)果,它反映了人類對(duì)信息的提取和整合,是一種高層次信息表達(dá)方式(Nowak & Krakauer,1999)。抽象化的風(fēng)險(xiǎn)信息能有效降低無關(guān)信息干擾、使信息在傳遞中更準(zhǔn)確(Yamagishi,1994)。

首先,風(fēng)險(xiǎn)抽象化能有效傳遞風(fēng)險(xiǎn)信息。研究發(fā)現(xiàn),臨床診療中,醫(yī)生更傾向使用客觀、數(shù)字化等抽象信息傳遞風(fēng)險(xiǎn)(Janz et al.,2017)。這一現(xiàn)象得到諸多研究支持,如Waters 等(2006)對(duì)2601名哈佛癌癥預(yù)防中心的醫(yī)生進(jìn)行調(diào)查,比較不同形式風(fēng)險(xiǎn)信息(概率形式、頻數(shù)形式)在癌癥風(fēng)險(xiǎn)傳遞中的差異,發(fā)現(xiàn)抽象化信息在傳遞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)更客觀。這種現(xiàn)象在醫(yī)生診療判斷中同樣存在,例如,面對(duì)新藥物的療效說明時(shí),與頻數(shù)信息相比,風(fēng)險(xiǎn)信息越抽象(如藥物治療成功率增量的兩種表述: 5%增加到15%、85%增加到95%),醫(yī)生風(fēng)險(xiǎn)感知越準(zhǔn)確(兩種藥物成功率增量相同),越能做出合理判斷(Nogueira et al.,2018;Saver & Lewis,2019);再如Clack 等(2004)對(duì)464 名醫(yī)學(xué)畢業(yè)生進(jìn)行調(diào)查,發(fā)現(xiàn)該群體在感知風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí),更傾向?qū)⑿畔⑦M(jìn)行整合、計(jì)算,因此,醫(yī)生在面臨不同形式風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí)(如概率信息和頻數(shù)信息呈現(xiàn)乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)),風(fēng)險(xiǎn)感知影響較小(Garcia-Retamero & Hoffrage,2013)。

例1 (2017年天津中考卷第24題)將一個(gè)直角三角形紙片ABO放置在平面直角坐標(biāo)系中，點(diǎn)點(diǎn)B(0，1)，點(diǎn)O(0，0).P是邊AB上的一點(diǎn)(點(diǎn)P不與點(diǎn)A,B重合)，沿著OP折疊該紙片，得點(diǎn)A的對(duì)應(yīng)點(diǎn)A′.

其次,風(fēng)險(xiǎn)抽象化可減少風(fēng)險(xiǎn)信息中的具體細(xì)節(jié)干擾。研究發(fā)現(xiàn),抽象化信息(如概率信息)不存在信息干擾問題,因?yàn)樗簧婕胺肿?、分母?shù)量集問題,而具體化信息(如比率信息)容易受到樣本量的干擾(Bland,2022;Bourdin & Vetschera,2018),當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)信息具體化后(如頻數(shù)或比率形式呈現(xiàn)),人們會(huì)過多關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)信息中的細(xì)節(jié)。例如,人們面對(duì)比率信息時(shí)更關(guān)注分子大小,即相較于 2/10,對(duì) 20/100 的風(fēng)險(xiǎn)感知較大(Bourdin et al.,2022);再如,給被試呈現(xiàn)兩類癌癥風(fēng)險(xiǎn): 10000 人中有1286 人患癌;100 人中有24.14 人患癌,即使前者的風(fēng)險(xiǎn)為12.86%,后者的風(fēng)險(xiǎn)為24.14%,多數(shù)參與者仍感知前者有更高風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)槿藗兺ǔ?duì)分母信息不敏感(Chychyla et al.,2022;Lundgren & McMakin,2018)。但也有研究認(rèn)為分母越大(如13/100 和1300/10000),人們感知到的風(fēng)險(xiǎn)越大(Yamagishi,1994)。

2.3 當(dāng)前理論困境

風(fēng)險(xiǎn)具體觀和風(fēng)險(xiǎn)抽象觀在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中存在諸多現(xiàn)實(shí)問題和理論困境。例如,醫(yī)患就乳腺癌預(yù)后復(fù)發(fā)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)溝通時(shí): 風(fēng)險(xiǎn)具體觀無法解釋,為何相對(duì)于概率信息(抽象信息),當(dāng)患者以頻數(shù)信息(具體信息)描述身體癥狀時(shí),醫(yī)生診療偏差越大(Liu et al.,2010);而風(fēng)險(xiǎn)抽象觀亦無法解釋,為何相比于圖標(biāo)陣列信息(具體信息),當(dāng)醫(yī)生以概率信息(抽象信息)告知復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),患者更容易高估風(fēng)險(xiǎn)信息(Janz et al.,2017)。那么在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中,如何既保證雙方準(zhǔn)確理解風(fēng)險(xiǎn)信息,又保證雙方溝通中風(fēng)險(xiǎn)信息不失真？

兩類風(fēng)險(xiǎn)觀忽視了一種重要問題：醫(yī)患角色與風(fēng)險(xiǎn)信息的匹配。研究發(fā)現(xiàn),在風(fēng)險(xiǎn)具體觀相關(guān)研究中,研究對(duì)象多為患者或普通人群(王丹旸,朱冬青,2015;Epstein et al.,2017;Galesic et al.,2009;Lorusso et al.,2017),而在風(fēng)險(xiǎn)抽象觀相關(guān)研究中,研究對(duì)象多為醫(yī)生或具有專業(yè)背景知識(shí)的人群(Cherry et al.,2013;Dekkers et al.,2018;Garcia-Retamero & Hoffrage,2013;Liu et al.,2015)。由此我們推測(cè),兩類風(fēng)險(xiǎn)觀是基于不同角色而提出的醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通理論解釋。風(fēng)險(xiǎn)具體觀強(qiáng)調(diào)患者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的感知理解(具體信息),卻忽視了疾病對(duì)患者有較大吸引力(高估疾病風(fēng)險(xiǎn)),以及醫(yī)生受專業(yè)背景影響更善于表征抽象信息的現(xiàn)實(shí);風(fēng)險(xiǎn)抽象觀強(qiáng)調(diào)醫(yī)生對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的精準(zhǔn)傳遞(抽象信息),卻忽視了醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)決策的局限(低估小概率事件),以及患者診療經(jīng)驗(yàn)缺乏、對(duì)概率信息敏感性較弱的困境。

回顧以往研究,醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中“醫(yī)生中心”和“患者中心”理論之爭(zhēng)時(shí)存已久,由此涌現(xiàn)大量醫(yī)患個(gè)體特質(zhì)(Liu et al.,2020)、醫(yī)患關(guān)系/醫(yī)患信任(汪新建 等,2016;Hogikyan & Shuman,2020)、醫(yī)患權(quán)勢(shì)差距(Gabel,2012;Shutzberg,2021)、醫(yī)患溝通方式差異(王沛 等,2021;Brand & Stiggelbout,2013)、醫(yī)患情感及決策需求差異(Dekkers et al.,2018)、醫(yī)患信息認(rèn)知差異(知覺模式、決策過程、決策傾向;Clack et al.,2004;Spiegelhalter,2017)等研究,無不暗示醫(yī)生和患者風(fēng)險(xiǎn)溝通中角色與信息匹配的重要性。

3 角色與信息匹配的醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通

建構(gòu)水平理論為探究醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通提供了新思路(Trope & Liberman,2010)。該理論認(rèn)為,個(gè)體對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的感知受心理距離影響：由情緒引發(fā)的心理距離變化會(huì)誘發(fā)事件體驗(yàn)(事件吸引力)偏差;由認(rèn)知引發(fā)的心理距離變化會(huì)誘發(fā)概率體驗(yàn)(概率敏感性)偏差。

3.1 事件體驗(yàn)偏差

3.1.1 事件吸引力偏差

不同個(gè)體對(duì)同一風(fēng)險(xiǎn)信息存在感知偏差,即對(duì)事件發(fā)生的主觀概率估計(jì)(weight of probability;w(p))與該事件發(fā)生的客觀概率(probability;p)不一致的現(xiàn)象(w(p) ≠p;Gonzalez & Wu,1999;Tversky & Kahneman,1992)。研究發(fā)現(xiàn),風(fēng)險(xiǎn)感知偏差受事件吸引力偏差和概率敏感性偏差影響(孫慶洲 等,2019;Traczyk et al.,2021),可根據(jù)累積預(yù)期理論和雙參數(shù)理論,以事件發(fā)生客觀概率(p)為橫坐標(biāo)、事件發(fā)生主觀概率(w(p))為縱坐標(biāo),分別將事件吸引力偏差(圖1)和概率吸引力偏差(圖2)在風(fēng)險(xiǎn)感知函數(shù)曲線上展現(xiàn)出來。

事件吸引力偏差反映了人們對(duì)事件發(fā)生主觀期待(w(p))與事件發(fā)生客觀概率(p)不一致現(xiàn)象。研究發(fā)現(xiàn),人們常參照事件對(duì)自身吸引力程度來感知風(fēng)險(xiǎn),在權(quán)重函數(shù)上表現(xiàn)為曲線的整體高度,事件吸引力越大,函數(shù)曲線越高(圖 1) (孫慶洲等,2019)。在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中,疾病對(duì)患者造成的負(fù)面刺激會(huì)增大函數(shù)曲率,使患者產(chǎn)生較大風(fēng)險(xiǎn)感知(Traczyk & Fulawka,2016)。例如,與醫(yī)生相比,患者醫(yī)學(xué)知識(shí)匱乏,更在意致命流感疫苗對(duì)身體的副作用(高估風(fēng)險(xiǎn)) (Zikmund-Fisher et al.,2008);再如,抽煙人群更容易高估肺癌幾率(Hertwig & Erev,2009)、女性更容易高估乳腺癌預(yù)后復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn),而其他人則不會(huì)(Janz et al.,2017)。

圖1 事件吸引力偏差示意圖

3.1.2 醫(yī)患事件體驗(yàn)偏差

疾病對(duì)醫(yī)生和患者有不同吸引力,從而引發(fā)醫(yī)患不同風(fēng)險(xiǎn)感知。研究發(fā)現(xiàn),個(gè)體在為自己和為他人決策時(shí),事件對(duì)其吸引力不同,導(dǎo)致個(gè)體與事件的心理距離亦存在差異(劉永芳 等,2014;Wang et al.,2021)。這種現(xiàn)象在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中同樣存在,醫(yī)生和患者面對(duì)同一風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí),醫(yī)生需要為他人提供建議,事件對(duì)其吸引力較小,心理距離較遠(yuǎn);患者需要為自己做決策,事件對(duì)其吸引力較大,心理距離較近,從而產(chǎn)生“自我-他人決策差異” (self-other decision making difference)(Garcia-Retamero & Galesic,2012)。例如,醫(yī)患對(duì)接種新型冠狀病毒肺炎疫苗(coronavirus disease 2019 vaccines,COVID-19)上的態(tài)度差異：防疫人員在為他人決策時(shí),不良反應(yīng)作為一種中性刺激,對(duì)個(gè)體吸引力較小(如圖1: 個(gè)體1),心理距離相對(duì)較遠(yuǎn),風(fēng)險(xiǎn)感知較準(zhǔn)確;普通群眾在為自己決策時(shí),不良反應(yīng)作為一種負(fù)性刺激,對(duì)個(gè)體有較大吸引力,會(huì)拉近個(gè)體與負(fù)性刺激之間的心理距離(如圖1: 個(gè)體2),常高估疫苗副作用風(fēng)險(xiǎn),從而靜觀其變或拒絕接種(Lerner et al.,2015;Zheng et al.,2022)。

心理距離差異會(huì)引發(fā)醫(yī)生和患者信息表征差異。研究發(fā)現(xiàn),“近心理距離”與“具體化”、“遠(yuǎn)心理距離”與“抽象化”之間存在明顯內(nèi)隱聯(lián)結(jié)(Bar-Anan et al.,2006),醫(yī)生與疾病心理距離較遠(yuǎn),更傾向整體感知事件的抽象化信息(如多大程度降低疾病風(fēng)險(xiǎn)),進(jìn)行上位“醫(yī)-患”溝通,而在面對(duì)抽象化風(fēng)險(xiǎn)信息(如生理指標(biāo)等信息)時(shí),決策偏差較小;患者與疾病心理距離較近,更傾向局部感知事件的細(xì)節(jié)性信息(如藥物副作用),進(jìn)行下位“患-醫(yī)”溝通,而在面對(duì)情感體驗(yàn)和主觀感受等具體化風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí),決策偏差較小。例如,醫(yī)生面對(duì)抽象化概率信息(患病率10%)時(shí),診療偏差小,面對(duì)具體頻數(shù)信息(100 人中10 人患病)時(shí),診療偏差大;患者面對(duì)抽象概率信息時(shí),風(fēng)險(xiǎn)感知偏差大,面對(duì)具體頻數(shù)信息時(shí),風(fēng)險(xiǎn)感知偏差小(Bland,2022;Shin et al.,2015)。

3.2 概率體驗(yàn)偏差

3.2.1 概率敏感性偏差

概敏感性偏差反映了人們對(duì)事件主觀概率增量(w(p))變化與事件客觀概率增量(p)變化不一致現(xiàn)象(Tversky & Kahneman,1992)。人們常參照兩個(gè)界點(diǎn)感知風(fēng)險(xiǎn)：確定事件(p=1)和不可能事件(p=0)。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知會(huì)因概率事件與兩個(gè)界點(diǎn)距離的定量變化呈邊界遞減效應(yīng)(diminishing sensitivity),逼近p=0 時(shí),曲線“凸出”,逼近p=1時(shí),曲線“凹陷”,函數(shù)呈“倒S”形特點(diǎn)(圖2),表現(xiàn)出高估小概率事件(w(p) >p;p<0.5),低估中大概率事件(w(p)

圖2 概率敏感性偏差示意圖

概率敏感性偏差得到大量研究證實(shí)(孫慶洲等;2019;Spitmaan et al.,2019;Suter et al.,2015;Traczyk & Fulawka,2016)。例如,人們對(duì)5%獲得$100 的小概率風(fēng)險(xiǎn)感知高達(dá)12%,而對(duì)95%獲得$100 的大概率風(fēng)險(xiǎn)感知只有75%;再如,面臨相同療效藥物：藥物A 可將癌癥復(fù)發(fā)率由100%降到85%,藥物B 可由60%降到45%,藥物C 可由15%降到0%,人們常賦予藥物A 和C 較高權(quán)重(如圖2：個(gè)體4),賦予藥物B 較低權(quán)重(Aydogan,2021;Hertwig & Erev,2009;Pachur et al.,2014;Suter et al.,2015)。

3.2.2 醫(yī)患概率體驗(yàn)偏差

醫(yī)患對(duì)疾病信息的認(rèn)知敏感程度不同,引發(fā)不同概率風(fēng)險(xiǎn)感知。研究發(fā)現(xiàn),個(gè)體在提取和加工經(jīng)驗(yàn)性概率信息(如根據(jù)以往經(jīng)歷或經(jīng)驗(yàn)提供的信息)和描述性概率信息(如根據(jù)他人或網(wǎng)站提供的結(jié)果或概率信息)時(shí),對(duì)小概率事件權(quán)重存在差異(劉建民 等,2016;Aydogan,2021;Hertwig & Erev,2009)。這種現(xiàn)象在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中同樣存在,醫(yī)生和患者依據(jù)不同形式信息分別進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)決策和描述決策,從而產(chǎn)生“描述-經(jīng)驗(yàn)差距”(description-experience gap or D-E gap,簡(jiǎn)稱D-E差距) (王丹旸,朱冬青,2015)。

醫(yī)生有較多疾病診療經(jīng)驗(yàn),對(duì)經(jīng)驗(yàn)性概率信息較敏感,因此與疾病信息心理距離較近,常進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)決策。具體而言,醫(yī)生常以自身診療經(jīng)驗(yàn)(近心理距離)對(duì)疾病信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)感知,但在“醫(yī)-患”溝通中,受經(jīng)驗(yàn)、樣本量限制及抽樣誤差影響,往往低估小概率事件(如藥物副作用)、高估大概率事件(如疫苗有效率) (劉建民 等,2016)。例如,醫(yī)生和家長(zhǎng)對(duì)幼兒接種疫苗有不同態(tài)度,醫(yī)生會(huì)在歷次接種疫苗的經(jīng)歷和經(jīng)驗(yàn)中低權(quán)(underweight)小概率事件,忽視疫苗不良反應(yīng)(如高燒、幼兒急疹等),高估疫苗效用,因此常積極鼓勵(lì)家長(zhǎng)給幼兒接種疫苗而弱化疫苗不良反應(yīng)(王丹旸,朱冬青,2015)。

而患者診療經(jīng)驗(yàn)缺乏,對(duì)疾病信息的獲取多基于不完整描述(如網(wǎng)站信息),表現(xiàn)出對(duì)描述性概率信息的不敏感,因此與疾病信息心理距離較遠(yuǎn),常進(jìn)行描述決策。現(xiàn)實(shí)診療中,患者依據(jù)醫(yī)生或相關(guān)網(wǎng)站的描述性信息(遠(yuǎn)心理距離)對(duì)疾病信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)感知,受概率敏感性影響,在“患-醫(yī)”溝通時(shí)會(huì)以確定事件(p=1)為參照,導(dǎo)致高估小概率事件(如抽煙導(dǎo)致肺癌)、低估大概率事件(如手術(shù)失敗率) (劉建民 等,2016)。例如,家長(zhǎng)在給幼兒接種疫苗時(shí),更關(guān)注因疫苗引發(fā)的不良反應(yīng)及概率信息,從而高估小概率事件,拒絕接種疫苗(王丹旸,朱冬青,2015)。再如,當(dāng)肺癌手術(shù)成功率為1%或失敗率為99%時(shí),患者受概率敏感性和事件吸引力影響,常高估手術(shù)成功率、低估手術(shù)失敗率(Wills & Holmes-Rovner,2003)。

3.3 小結(jié)

綜上,本研究從理論上提出醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中角色與信息匹配效應(yīng),并基于建構(gòu)水平視角給予事件體驗(yàn)和概率體驗(yàn)雙路徑解釋：事件體驗(yàn)上,疾病對(duì)醫(yī)生吸引力較小(心理距離較遠(yuǎn)),因此醫(yī)生更善于表征抽象風(fēng)險(xiǎn)信息、疾病對(duì)患者吸引力較大(心理距離較近),因此患者更善于表征具體風(fēng)險(xiǎn)信息;概率體驗(yàn)上,醫(yī)生診療經(jīng)驗(yàn)豐富,對(duì)概率信息較敏感,更傾向經(jīng)驗(yàn)決策(低估疾病風(fēng)險(xiǎn))、患者疾病信息缺乏,對(duì)概率信息不敏感,更傾向描述決策(高估疾病風(fēng)險(xiǎn)),導(dǎo)致醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通多向失真(圖3)。

圖3 醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)感知路徑圖

因此,在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中,角色與信息的“匹配”能促進(jìn)醫(yī)生和患者風(fēng)險(xiǎn)信息感知：為醫(yī)生匹配抽象化/概率性風(fēng)險(xiǎn)信息、為患者匹配具體化/描述性風(fēng)險(xiǎn)信息,能減少醫(yī)患雙方風(fēng)險(xiǎn)溝通中各自風(fēng)險(xiǎn)感知偏差。

4 未來研究方向

基于醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中角色與信息匹配效應(yīng),我們認(rèn)為,醫(yī)生和患者對(duì)疾病的事件體驗(yàn)和對(duì)疾病信息的概率體驗(yàn)不同,會(huì)引發(fā)雙方與疾病、與疾病信息的心理距離差異,進(jìn)而影響醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)感知和溝通。未來還需進(jìn)一步深究個(gè)體差異對(duì)匹配效應(yīng)的影響、探索現(xiàn)實(shí)背景下“匹配”和“不匹配”的生態(tài)效度、開發(fā)科學(xué)有效的醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通模式。

4.1 個(gè)體差異對(duì)角色與信息匹配的影響

角色與信息匹配效應(yīng)強(qiáng)調(diào)“醫(yī)生”和“患者”面對(duì)“同一風(fēng)險(xiǎn)信息”時(shí),因角色不同而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)感知差異。研究發(fā)現(xiàn),個(gè)體計(jì)算能力、空間能力上的差異也可能影響其風(fēng)險(xiǎn)信息感知(Bourdin et al.,2022)。例如,當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)信息以比率形式呈現(xiàn)時(shí)(9/100和1/10),人們常表現(xiàn)出比率偏差(ratio bias),即對(duì)分母信息關(guān)注不足,認(rèn)為分子越大概率越高,而個(gè)體的計(jì)算能力(理解和處理數(shù)字信息能力)與比率偏差顯著相關(guān)(Klaczynski et al.,2019),計(jì)算能力越強(qiáng),風(fēng)險(xiǎn)感知越不受數(shù)字信息呈現(xiàn)方式影響;再如,Ottley 等(2015)發(fā)現(xiàn),個(gè)體空間能力影響信息檢索準(zhǔn)確率,高空間能力參與者信息檢索準(zhǔn)確率是低空間能力參與者的兩倍。類似的個(gè)體差異對(duì)風(fēng)險(xiǎn)感知的影響還表現(xiàn)在自我效能感、性別、年齡等方面(Bourdin et al.,2022;Bourdin & Vetschera,2018;Klaczynski et al.,2019)。因此,在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中,“醫(yī)生”和“患者”因個(gè)體差異導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)感知差異還有待未來進(jìn)一步深究。

4.2 角色與信息的“匹配”與“不匹配”

在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中,角色與信息的“匹配”能促進(jìn)醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)信息感知,角色與信息的“不匹配”常引發(fā)醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)信息感知偏差。而現(xiàn)實(shí)診療中,考慮到醫(yī)患共情和親屬情感需求的必要性,這種“匹配”不一定起到最佳風(fēng)險(xiǎn)溝通效果。例如,抑郁癥患者在診療中更需要積極暗示,當(dāng)醫(yī)生對(duì)其進(jìn)行“匹配” (具體化信息)風(fēng)險(xiǎn)溝通時(shí),反而會(huì)增加患者焦慮感,降低治療效果(Adams et al.,2015;Levin et al.,2020);再如,當(dāng)醫(yī)生為長(zhǎng)期酗酒患者提供諸如酒精性肝纖維化、轉(zhuǎn)氨酶升高等“不匹配” (抽象化信息)風(fēng)險(xiǎn)溝通時(shí),有助于提升患者風(fēng)險(xiǎn)感知,減少酗酒等不良行為,促進(jìn)家庭和諧(Abidi et al.,2016;Lappalainen-Lehto et al.,2013)。因此,未來在醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通中,角色與信息的匹配與否,還需將醫(yī)患共情、親屬情感需求等考慮在內(nèi)。

4.3 醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通模式的開發(fā)

角色與信息的匹配效應(yīng)認(rèn)為,為醫(yī)生匹配抽象化風(fēng)險(xiǎn)信息、為患者匹配具體化風(fēng)險(xiǎn)信息,能減少醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通失真。而當(dāng)前,提升醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通質(zhì)量的路徑多以“醫(yī)-患”單向溝通模式為主,如提升醫(yī)生溝通方式(以患者為中心;Brand & Stiggelbout,2013)、提升醫(yī)生與患者共情能力(Dekkers et al.,2018)、借助視覺輔助提升患者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的感知理解(Lamb et al.,2022)等,忽視了風(fēng)險(xiǎn)信息與醫(yī)患各自心理距離,以及風(fēng)險(xiǎn)信息在雙向溝通中的精準(zhǔn)傳遞。因此,未來可從理論視角探索更適切的醫(yī)患角色與信息匹配溝通的教育模式,從實(shí)踐視角開發(fā)更多風(fēng)險(xiǎn)體驗(yàn)及風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化技術(shù),從而更科學(xué)有效地提升醫(yī)患風(fēng)險(xiǎn)溝通質(zhì)量。