刁國鋒 倫啟華 張惠琴
患者滿意度是患者在就診及住院期間的主觀感受與預期值的比較指標[1]。隨著醫療設備及技術日漸完善及同質化,患者滿意度逐漸成為醫療機構評估服務質量的重要因素[2]。分位數回歸(quantile regression,QR)結合因變量的條件分位數對自變量展開回歸分析,獲得全部分位數下的回歸模型[3]。與普通最小二乘回歸相比,分位數回歸模型更加精準[4]。前者僅僅描述局部變化,但是后者能夠精確獲得自變量對因變量的影響范圍[5]。目前,諸多研究都證實服務質量對滿意度的影響,但是缺少分位數回歸的相關研究。為探究分位數回歸對出院患者滿意度分析中的應用效果,本次研究選取2018年1月—2019年8月我院收治的住院患者100例作為研究對象,詳細報道如下。
選取2018年1月—2019年8月我院收治的住院患者100例作為研究對象,評估出院患者的滿意度,用分位數回歸法評估醫療質量對出院患者滿意度的影響。納入標準:均為單次患病入院的患者;全部入選患者均經知情同意都自愿參與本次研究,而且已經簽署相關知情同意書;均不存在顯著手術禁忌癥。排除標準:精神障礙、語言障礙。入選的患者中男性68例,女性52例;年齡26~77歲,平均(48.53±5.26)歲。
1.2.1 評估服務質量 本次研究借助楊添安等[6]學者的研究評估服務質量,含有質量保障、診斷和治療、社會心理關懷三個維度,含有13個條目,每一個條目均為1~5分,總評分范圍5~65分,已證實具有良好信效度。根據評分將患者分為三組:低等服務水平(5分≤服務質量評分≤21分)、中等服務水平(22分≤服務質量評分≤42分)、高等服務水平(43分≤服務質量評分≤65分)。
1.2.2 評估醫療服務滿意度 本次研究借助崔怡等[7]學者研究評估醫療滿意度,含有五個維度,含有49個條目,每一個條目均為1~5分,總評分范圍5~245分,已證實具有良好信效度。
用SPSS 25.0統計學軟件分析數據,計量資料以()表示,采用t檢驗,計數資料以[n(%)]表示,采用χ2檢驗,P<0.05表示差異具有統計學意義。用分位數回歸模型擬合護理質量評分在0.05、0.10、0.25、0.50、0.75、0.90和0.95分位數下對滿意度評分的影響,不同分位數用τ表示,如τ=0.5相當于中位數。
根據質量評分將患者分為三組:低等服務水平組(n=38)、中等服務水平組(n=32)、高等服務水平組(n=30)。3組患者在糖尿病、血脂、飲酒、吸煙、BMI等方面對比差異無統計學意義(P>0.05),詳見表1,3組患者滿意度評分分別為(125.85±25.62)分、(170.85±30.25)分、(219.96±26.25)分,對比差異具有統計學意義(F=5.625,P=0.000<0.05)。
不同護理質量分位數下總人群、男性、女性患者醫療服務質量對滿意度評分影響差異具有統計學意義(P<0.05),詳見表2。
患者滿意是對醫院醫療服務工作的最高評價,也是衡量醫院醫療質量的核心指標,是提高服務質量的準則[8-10]。影響患者滿意度的因素存在環境、服務態度、醫療質量等非常多的橫向縱向的因素,傳統的對于滿意度的移速局限于環境和服務態度的因素占據大多數,而傳統線性回歸模型描述因變量的條件分布受到自變量的影響,如果模型中的隨機擾動項來自均值為零且方差相同的分布,那么回歸系數的最小二乘估計為最佳線性無偏估計[11]。然而在實際情況中,如數據出現尖峰或者厚尾的分布情況,這種假設常得不到滿足[12]。

表1 3組基線資料比較

表2 不同分位數下服務質量與滿意度的回歸系數比較
目前,分位數回歸在醫學領域得到應用,蔡磊等[13]探究基于分位數回歸模型的衛生總費用影響因素,鑒于前人研究,本次研究將其應用于出院患者醫療滿意度中,結果表明,不同BMI分位數下總人群、男性、女性患者醫療服務質量對滿意度評分影響差異具有統計學意義(P<0.05)。這提示,醫療質量對出院患者滿意度的影響在男性、女性中均產生影響。因此,為提高滿意度需提高醫療服務質量。提高醫療質量的指標首先就是針對患者存在的最重要的問題進行評估和再次評估,苦練基本功,能夠預先評估到患者的問題,并能夠預警患者的高危問題,確保患者安全,解決其可能存在的問題和正在進行的問題和癥狀,另外換位思考站在患者的角度分析問題,取得患者信任,進而促進護患溝通,有利于充分了解患者焦慮、抑郁情緒問題產生的原因,進而為緩解不良情緒奠定基礎。與此同時,心理干預能夠使得患者正確面對疾病,正視疾病,積極配合治療,進而提高治療信心。放松療法使其身心放松,愉悅心情,更加有利于改善其不良情緒,提高患者滿意度。
綜上所述,醫療質量對出院患者滿意度的影響在男性、女性中均產生影響。因此,為提高滿意度需首先提高患者的醫療質量,評估患者的病情和高危因素,并能夠持續的評估,能夠高危預警到患者的危險因素,這是提高滿意度的首要條件。