居民醫療衛生公共服務滿意度感知結構探析

楊玫

河北醫科大學第二醫院宣傳部，河北石家莊 050000

醫療衛生作為人們生活中的重要組成部分，也是便民服務的基礎條件。我國地域遼闊，人口基數數量大，如何為所有居民提供優質的衛生服務，也是國家關注的焦點。 在社會經濟水平快速提升的背景下，人們對于公共服務的要求也在提升， 醫療衛生作為基礎性內容之一，這也是民生的代表性內容。在對醫療衛生情況進行評價時，居民滿意度屬于評價醫療衛生公共服務的重要參考指標，對于該內容進行有效分析，有利于了解目前服務中存在的不足，這也是后續服務內容改進的重要參考。通過分析公共服務滿意度感知結構的相關內容，一方面，能夠明確目前發展過程中存在的不足，針對其制定一些應對策略，另一方面，可以積累到足夠多的基礎數據，這對于提升結構體系完善度，提高醫療衛生服務水平有著積極的意義。

1 居民醫療衛生公共服務滿意度的影響因素

1.1 公益性程度

隨著人們生活水平的不斷提升，人們對于基礎生活質量的要求也在提升。公益性是指為一些特殊人群或特殊地區居民提供免費的服務，這也是國家一直在努力的方向。目前在許多地區，會有一些“義診”活動的舉行，對于居民身體情況進行問診，根據問診的情況，為區域居民提供合理的參考建議，如去醫院進行進一步診治、日常作息建議等。這也是在服務評價過程中需要重點參考的指標內容，其所占權重也呈現出快速上漲的趨勢[1]。

1.2 服務效率

所謂服務效率是指居民去醫院就診時，從開始排隊掛號再到問題解決，整個過程中所需要消耗的時間成本。 結合以往的服務滿意度調查報告可知，很多患者都會反饋就診速度慢的問題，在排隊時會消耗掉非常多的時間，而且有時一次就診無法確定問題所在，需要經過多次排隊，才能夠得知病情的具體情況，此類較低效率的服務情況，也使得許多居民不太滿意，并且這也是影響到居民滿意度的重要指標[2]。

1.3 服務質量

服務質量的涵蓋內容較多，如醫生的服務態度、患者治愈率、醫患關系維持情況等，這也是在后續工作過程中需要重點關注的內容。服務質量的調查在實際應用中，醫患關系維持方面屬于非常重要的內容，該環節的權重占比相對較高，也是實際應用中需要重點考量的數據信息之一[3]。

1.4 公眾期望

目前區域醫療衛生場所，主要有公立和私立兩種，相比于私立醫院，公立醫院屬于直接為區域居民服務的主要場所，人們也會對其提出一些基礎性要求，即公眾期望情況，這也屬于服務滿意度調查過程中，需要重點關注的內容之一。 公眾期望的內容種類繁多，但總體情況來看，主要包括醫療設備、醫療技術、醫療質量等內容，這也是后續計算過程中需要著重進行考量的內容之一[4]。

2 服務滿意度感知結構探析

2.1 服務滿意度示例

2.1.1 試驗對象 該研究選擇河北省某市在2019 年底進行的一次服務滿意度調查，隨機抽取5 583 個樣本進行分析，其中男性樣本2 849 個，女性樣本2 734 個。

2.1.2 調查方法 該次數據調查方法主要以調查問卷的方式進行，所討論的公共服務內容包括預防接種情況、傳染病防治、弱勢人群（包括老人、兒童、孕產婦）保健、衛生監督管理、基本藥物制度和藥品安全管理，共有5個評分等級，分別是1 分（非常不滿意）、2 分（不滿意）、3 分（一般）、4 分（比較滿意）和5 分（非常滿意），而且為了便于后續數據的直觀體現，對于5 個評分等級進行新賦值，與其進行一一對應，即0 分（非常不滿意）、25 分（不滿意）、50 分（一般）、75 分（比較滿意）和100 分（非常滿意），這也為后續數據整理提供了便利性，并且在數據處理階段， 使用了EM 法來進行變量缺失值的優化處理，因數據滿足P＜0.05，即滿足統計學要求，因此可以借助統計學軟件對其進行應用分析，從而得到差異性顯著的分析結果[5]。

2.1.3 實驗結果分析 將數據樣本信息，借助統計學軟件進行整理，從而得出如表1 中所示的相關數據。結果顯示，該次調查結果該區域的總體滿意度平均值為61.23 分，按照百分制內容可以看出， 居民滿意度處于“一般”到“比較滿意”，除了兩組數據值超過60 分外，剩余數據均在60 分內以下，部分數據還低于50 分，由此可見，該區域的公共服務存在著一些問題，需要對其進行進一步探究，也為后續管理計劃的擬定，奠定可靠的應用環境[6]。

表1 調查對象對服務的滿意度

2.2 認知結構分析

2.2.1 探索性因子分析法 在對認知結構進行分析時，運用探索性因子分析方法對各變量進行降維處理嘗試的必要。探索性因子分析結果顯示這些變量適合做因子分析，KMO 統計量值高于0.7，達到了0.852；Bartlett 球形檢驗統計量的sig 值低于0.01，否定了相關矩陣為單位陣的零假設，也顯示各變量間存在顯著的相關性，驗證了相關系數的統計結果[7]。在公因子提取過程中，公因子的提取方法選用“主成分”法，因子得分系數估計方法選用“回歸”法，經過3 次迭代完畢后確定的公因子提取個數為2 個，所解釋的累計方差為56.90%，能較好解釋原初始變量所包含的信息。

2.2.2 公因子關系分析 在數據分析過程中，可以選擇公因子關系分析的方式來完成數據分析，其中公因子1 更適合代表的變量為 “傳染病防治滿意度”“弱勢人群保健滿意度”和“預防接種滿意度”，公因子2 更適合代表的變量為 “藥品安全管理滿意度”“基本藥物制度滿意度”與“衛生監督滿意度”。 依據各公因子所代表變量的內涵特點將2 個公因子進行分別命名，為后續結構方程分析做準備，即將公因子1 命名為“疾病預防與管理滿意度”，將公因子2 命名為“藥品管理與衛生監督滿意度”[8]。

2.2.3 模型因果分析 完成公因子分析處理后，開始進行模型結果的建立，在具體建立過程中，經常會使用到結構方程模型來完成后續分析工作的推進。在具體的應用環節中，可以根據前期探索性分子分析結果，對于假設模型進行建設，其中包含著常規變量和隱性變量，同時借助了混合模型來輔助因果分析過程的進行[9]。 結合分析結果可以得出，在結構模型中，所設置的外因潛在變量為“疾病預防與管理滿意度”，而內因潛在變量為“總體滿意度”，從而明確雙方合作關系。

2.2.4 修正模型分析 完成模型結構建設工作后，開始進行到修正模型分析環節，在對其進行修正前，需要對初始模型數據進行分析，數據自由度為45，χ2值可得其適配度為2 366．318，而且P=0.00，滿足P＜0.05 要求。 在修正過程中，需要在滿足SEM 相關性要求的基礎上，對于數據信息進行修正，其修正指標從殘差值超過5 的變量開始分析，最后將修正后的數據按照由大到小的順序進行排列，以此來提高系統應用的可靠性[10]。

3 政策建議分析

結合上述分析情況，在具體優化處理過程中，可以采取以下應用措施：①搭建智能管理體系，利用大數據技術、信息技術的應用優勢，搭建服務滿意度采集平臺，并且在完成數據采集之后，還可以對其進行初步篩選和處理， 這也提高了數據分析速度和分析結果的準確性，提高評估結果的可靠性[11]。 ②醫療資源的優化，對于弱勢人群的資金扶持力度需要適當加大，尤其是一些所在區域偏遠性比較嚴重的地區，需要加強醫療設施建設，提高結構的公益性。 另外，當地政府也需要加強藥品監督管理建設，并且對于藥物使用規范進行調整，從而提高藥品供給體系的充足性和可靠性。③進一步提升公益程度，雖然國家經濟發展水平已經上升到了新的階段，但是國內依舊存在著許多的貧困人口，對于這些人群，應適當減免其醫療費用，為居民提供更多便利服務。 并且在“義診”活動中，需要適當增加專家級醫生的比例，降低實習醫生、初級醫生的數量，這樣可以給予人們更加有效的建議，提高居民對于醫生的信賴度，這對于服務滿意度的提升是非常有幫助的。 ④實現待遇均等化，我國醫療資源分布均衡性較差，這也是下一階段發展需要重點關注的內容。 在5G 技術不斷成熟的背景下，當地的縣級醫院可以和市級或者省級醫院進行合作，采用遠程視頻問診的方式來幫助患者，這也節省了患者往返醫院時耗費的時間，為患者提供了更多便利。 ⑤需要加大相關技術人員的培訓工作，提高人才資源的儲備量，從而為醫療資源合理分布奠定可靠的基礎。而且還需要做好醫護人員服務意識和醫患溝通技巧的培訓，這樣可以減少醫生和患者之間的矛盾，營造和諧的醫患關系，對于提高服務滿意度也有著積極的作用。

4 結語

綜上所述，從目前發展情況來看，我國的公共服務滿意度處于一個相對較低的水平，與其他國家還存在著一些差距。 但是通過模型分析也可以得出，現階段依舊存在著一些應用類問題，針對這些問題制定一些可靠的優化措施，對于提高居民服務滿意度，加快醫療服務改革速度有著積極的作用。