大型綜合性公立醫院病人滿意度測評信息系統指標體系的研究

1.吉林大學 公共衛生學院，吉林 長春130021；2.衛生部中日友好醫院，北京100029

大型綜合性公立醫院病人滿意度測評信息系統指標體系的研究

劉莎1,2，許樹強2

1.吉林大學 公共衛生學院，吉林 長春130021；2.衛生部中日友好醫院，北京100029

構建合理的病人滿意度測評指標體系、形成病人滿意度測評信息系統，對大型綜合性公立醫院更好地發揮其區域醫療中心作用具有重要的意義。本文基于北京某三甲醫院病人滿意度測評信息系統開發過程，介紹了病人滿意度測評信息系統的系統設計和系統模塊結構，闡述了在大型綜合性公立醫院病人滿意度測評信息系統開發過程中所進行的測評指標體系的研究：對測評指標進行分層次的因子分析、效度和信度分析，確立各級測量指標；通過灰色關聯分析方法，求得各因素最合理的權重系數；采用多層次模糊綜合評判方法，進行了病人滿意度的綜合評判。

大型綜合性公立醫院；病人滿意度調查；測評信息系統；測評指標；問卷量表

0 前言

病人滿意度是評價醫院服務質量，改進醫院工作的重要工具之一。但以往進行病人滿意度測評時，在數據的采集方面多采用現場問卷收集的方式，這種方式存在回收率不高且問卷中缺失項較多的弊病，使采集的信息不全而造成測評的偏差[1]；在數據的整理分析方面，多采用人工的輸入、整理和分析方式，工作量大且難以采用近代數學方法建模、自動進行參數調整，不能實現更接近實際情況的快捷分析。目前醫院信息化應用日趨普遍，建設病人滿意度測評信息系統，實現滿意度測評分析自動化，對及時了解醫院的服務質量并據此制定發展戰略和改進措施 ，使醫院更好地發揮其區域醫療中心作用具有重要的意義。

在病人滿意度測評信息系統的建設中，最重要的一環是病人滿意度測評指標體系的建立。指標體系是否合理, 直接影響到測評結果的真實性和有用性[2]。要從測評中取得真實可靠的信息，必須做好問卷量表設計、各級測評指標的確立、權重系數的選定和滿意度綜合計算法則等關鍵性工作。本研究以北京某三級甲等醫院為試點，在病人滿意度測評信息系統開發過程中，對測評指標進行了分層次的因子分析、效度和信度分析，確立了各級測量指標；通過灰色關聯分析方法，求得各因素最合理權重系數；采用多層次模糊綜合評判方法，進行了病人滿意度的綜合評判。

1 系統設計和系統模塊結構

1.1 系統設計

軟件環境：系統采取客戶/服務器(C/S)體系結構，使用全部取得正版授權資格的Microsoft visual studio 2010 和Adobe flash builder 開發工具進行開發。

硬件環境：窗口電腦 /7寸寬屏 TFT真彩觸摸屏/ ARM11-T 720MHz/256M/網卡接口/支持AX887721,大廳電腦/19寸地觸控－體機/電阻觸摸技術/雙核1.8，掃描平臺/（650±10）nm可視化激光二極管。

1.2 系統結構設計

全系統分為10個主功能模塊，系統模塊結構圖，見圖1。

圖1 系統模塊結構圖

2 測評系統的建立

2.1 預調查量表的設計和測評指標體系的構建

我們在前期研究的基礎上結合相關專家的意見、醫生和病人的建議，同時參考大量的文獻，并根據實際情況對國際上比較流行的病人滿意度量表進行了整合和調整，形成了初始問卷量表。然后在初始問卷量表分析的基礎上，進行預調查量表的設計。以門診為例，形成的預調查量表有“醫療環境”“輔助服務”“醫療服務”“收費價格”和“患者忠誠”等一級指標，下屬17個二級指標。這樣形成的滿意度測評指標綜合反映了“質量感知”“價值感知”“滿意度”和“患者忠誠”等隱變量，初步構建了病人滿意度指數模型。

2.1.1 預調查量表測評指標的相關分析

對預調查量表的候診秩序等17個題項與總體評價的關系進行Pearson相關性檢驗，結果見表1。

從表1可以看出，候診秩序等17個題項與總體評價的顯著性（雙側）p 值均小于顯著性水平 ，說明相關達到顯著；Pearson相關系數大部分均在0.6以上，顯著相關。說明預調查表總體上能較好地反映患者對醫院服務工作的滿意度。

2.1.2 預調查量表的效度分析

對于量表效度( Validity )的評價,通常分為內容效度( Content Validity)、結構效度( Construct Validity)和標準效度( Criterion Validity)。結構效度（建構效度），反映設想的量表結構與測定結果的吻合程度，結構效度的檢驗經常采用因子分析方法。

（1）KMO 與 Bartlett 檢驗。根據Kaiser（1974）的觀點，如取樣適切性量數KMO（Kaiser-Meyer-Olkin-measure of sampling adequacy）的值＜0.5時，不適合進行因子分析；0.8適合；0.9以上非常適合[3]。巴特利特球形檢驗（Bartlett’s Test of Sphericity ）的統計量較大，且其對應的相伴概率值＜用戶心中的顯著性水平，說明變量的數據適合進行因子分析[4]。門診預調查數據的KMO和Bartlett檢驗結果，見表2。從表2可以看到：KMO值為0.857；巴特利特球體檢驗統計值的顯著性概率為0.000，說明數據適宜做因子分析。

表2 KMO 與 Bartlett 檢驗

（2）反映像相關矩陣檢驗。反映像相關矩陣的對角線數值代表每一變量的取樣適當性量數（Measures of Sampling Adequacy，MSA），題項的MSA值愈接近1，則愈適合進行因子分析[5]；MSA＜0.5表示該題項不適合進行因子分析。在本研究預調查量表的反映像相關矩陣里，所有題項的MSA值最少在0.784以上，大部分均＞0.8，說明預調查量表的各題項適合進行因子分析。

（3）因子分析。采用最大變異法（Varimax）對因子載荷矩陣實施正交旋轉，轉軸時采用內定的Kaiser正態化方式處理，旋轉在 10 次迭代后收斂，輸出結果見表3。可以看出，通過因子分析將所有題項分為4類，但個別地方與預調查量表的構架有所不同，藥品價格與親友就診明顯就不屬一類，因而需進行二次因子分析。

表1 預調查表的Pearson 相關性檢驗

表3 旋轉成份矩陣

（4）構念層面的因子分析。將藥品價格等4個題項單獨進行分層面因子分析，得到的主成分，見表4。

表4 旋轉成份矩陣

由表4可清楚看出，藥品價格、檢查價格同屬一因子，而親友就診、再次就診同屬另一因子。再將原量表其他13個題項重新進行因子分析，得到的主成分，見表5。

表5 旋轉成分矩陣

采用分層次的因子分析方法，最終得到了5個層面因子、共17個指標的病人滿意度指數測評體系，與原預調查量表的設計吻合，說明原先根據國內外的研究及本研究的前期工作所設計的預調查量表基本合理。

2.1.3 預調查量表的信度分析

（1）總量表的信度分析。信度( Reliability)是指根據測量工具所得到結果的的一致性或穩定性，常采用Cronbach系數來進行測量。通過對預調查量表的統計，結果顯示總的Cronbach 系數為0.926，見表6。一般認為系數在0.7以上的問卷測量的信度較高，因此預調查問卷的題項具有較高的內部一致性。

表6 預調查表的總的內部一致性Cronbach 系數

再分析單個變量項對信度的影響程度，得到的輸出結果，見表7。表中校正的項總計相關性，表明該題項與其他題項加總分數的積差的相關系數。如果相關程度是從中等到較高（＞0.40），說明該題項是總和評分尺度的一個好的組成成分，否則可以考慮將此題項修正或刪除。表中除“掛號”題項的值略低外，其余題項與其它題項加總分數的積差的相關系數都＞0.4，說明題項合適。

表7 預調查表中各項總計統計量表

（2）構念層面的信度分析。對于包含分層面的量表，除進行總量表的信度分析外還應進行構念層面的信度分析。對預調查問卷中的5個構念層面分別進行信度檢驗，得到如下Cronbach 系數，見表8。表中5個構念層面的Cronbach 系數均在0.70以上，說明每個構念層面的各題項的一致性很好；另外，每個構念層面各題項的“校正的項總計相關性值”（表8沒列出）在0.433～0.888之間，說明各構念層面的每個題項均是所屬層面的一個較好的組成成分。由此可看出，通過因子分析進行量表題項的重新整合，預調查問卷中每一構念層面都具有較高的信度。

表8 5個構念層面的Cronbach 系數表

2.1.4 正式調查量表的信度分析

對正式調查量表包含隱變量層面的各因素進行信度分析，計算結果，見表9。可以看出，隱變量層面的各因素的內部一致性Cronbach 系數均＞0.8，而每一因素下的一級指標所欲測量的行為特質又與該因素保持良好的同質性，說明正式量表在各因素層面具有較高的信度。

表9 正式調查表隱變量層面內部一致性Cronbach 系數

2.2 權重系數的選定和滿意度綜合評判

本研究通過各評價因素，由各專家的不同賦值所組成的若干序列的灰色關聯分析，求得各因素最合理權重系數。這種方法在一定程度上減少了專家差異所造成的偏差，可較客觀地進行病人滿意度問卷調查表的定量分析（式(1)）。

其中，wi為各因素最合理權重系數，γoi為各因素的灰度關聯度[6]。

系統結合灰色關聯方法和模糊理論建立綜合評價模型，用多層次模糊綜合評判方法進行滿意度評價[7]，采用等時距GM(1,1)模型進行灰色系統預測。病人滿意度測評信息通過這些近代數學理論的處理，其測評分析結果更趨于客觀和真實[8-9]，這部分內容在拙作中已作詳備，此處不再贅述。

3 結束語

本研究通過初始調查、預調查和正式調查，采用相關分析、因子分析、效度和信度分析對量表進行檢驗，對量表的多項指標進行了分層、聚類，形成了大型綜合性公立醫院病人滿意度測評信息系統的指標體系。系統結合灰色關聯方法和模糊理論建立綜合評價模型，用多層次模糊綜合評判方法進行滿意度評價。通過北京某三甲醫院逾一年的試點運行，系統響應狀態良好，為醫院及時發現問題、持續推動服務質量改進發揮了重要的作用。

[1] Adam Atherly,Robert L,Maureen A．Older adults statisfaction with intergrated capitated health and long-term care[J]．The Gerontological Society of America,2004,44(3):348-357．

[2] Vavra TG．Customer satisfaction measurement simplified[M]．Milwaukee:ASQ Quality Press,2002:101-102．

[3] Kaiser HF,Little Jiffy,Mark Ⅳ．Educational and psychological measurement[J]．Spring,1974,(34):111-117．

[4] Bartlett MS．The goodness of fit of a single hypothetical discriminant fuction in the case of several groups[J]．Annuals of Eugenics,1951,(16):199-214．

[5] 吳明隆．問卷統計分析實務[M]．重慶:重慶大學出版社,2011: 215-220．

[6] 劉思峰,謝乃明．灰色系統理論及其應用[M]．北京:科學出版社,2008:50-56．

[7] 宋曉秋．模糊數學原理與方法[M]．徐州:中國礦業大學出版社,2004:45-55．

[8] 劉莎,許樹強,陳校云．基于灰色關聯分析求因子權重的門診病人滿意度多層次模糊綜合評判研究[J]．中國衛生統計, 2012,29(1):37-39．

[9] 劉莎,許樹強,田巍．基于排序求因子權重的門診病人滿意度多層次模糊綜合評判[ J]．中國衛生統計,2011,28(4):369-371．

Study on Index System of Patient Satisfaction Evaluation Information System of Large General Public Hospitals

LIU Sha1,2, XU Shu-qiang2
1. School of Public Health, Jilin University, Changchun Jilin 130021, China; 2. China-Japan Friendship Hospital, Beijing 100029, China

Constructing a reasonable index system and an information system of patient satisfaction evaluation, has important signifcance for the large general public hospitals to play their roles better as regional medical centers. This paper, based on the patient satisfaction evaluation information system development process of a certain 3A hospital in Beijing, introduces the patient satisfaction evaluation information system design and the overall structure and elaborates the studies on evaluation indexes in the development process for patient satisfaction evaluation information systems in the large general public hospital. The various indicators are established by the hierarchical factor analysis, reliability analysis and validity analysis. The most reasonable weight coeffcient of the factors are obtained through grey correlation analysis and the patient satisfaction is comprehensively evaluated by using multi-level fuzzy comprehensive evaluation.

large general public hospital; patient satisfaction evaluation; evaluation information system; evaluation index; questionnaire scale

R197.3；R195.1

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2013.05.008

1674-1633(2013)05-0024-04

2012-12-05

衛生部中日友好醫院科研課題（2010-GL-01）。

本文作者：劉莎，博士在讀，衛生部中日友好醫院助理研究員。

許樹強，衛生部中日友好醫院院長，教授，博士生導師。

作者郵箱：wowsunflowen@163．com