李麗清，許躍峰，周小軍，李鐘捷

社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)是立足于社區(qū)，為社區(qū)居民提供優(yōu)質(zhì)衛(wèi)生服務(wù)的第一層面接觸。就診居民對社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的滿意程度直接影響到社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的生存環(huán)境[1]。本研究采用分層抽樣與攔截式現(xiàn)場調(diào)查相結(jié)合的方法，對南昌市東湖區(qū)、青山湖區(qū)、西湖區(qū)、灣里區(qū)、青云譜區(qū)五個行政區(qū)的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)就診居民進(jìn)行滿意度調(diào)查，以期為南昌市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)均衡、有序發(fā)展提供決策依據(jù)。

1 滿意度的內(nèi)涵

查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，滿意度的定義到目前還沒有一個統(tǒng)一的體系?！顿|(zhì)量管理體系基礎(chǔ)和術(shù)語》(GB/T9000-2000idt ISO2000)中“顧客滿意”的定義為顧客對其要求已被滿足的程度和感受。從服務(wù)業(yè)的角度來看，顧客滿意度是用消費(fèi)者的消費(fèi)經(jīng)驗(yàn)來衡量產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量的一種指標(biāo)，體現(xiàn)了企業(yè)所服務(wù)的市場(顧客)購買與消費(fèi)情況的總體評價，包括產(chǎn)品的實(shí)際使用情況和對產(chǎn)品的期望。

醫(yī)療行業(yè)是特殊的服務(wù)業(yè)，患者是醫(yī)療服務(wù)的利用者，即消費(fèi)者；醫(yī)生是醫(yī)療服務(wù)的提供者，即生產(chǎn)者。患者滿意度的定義有如下幾種說法，有的學(xué)者提出患者滿意度是指人們由于健康、疾病、生命質(zhì)量等諸方面的要求而對醫(yī)療、保健服務(wù)產(chǎn)生的某種期望，基于這種期望，對所經(jīng)歷的醫(yī)療保健服務(wù)情況進(jìn)行的評價[2]。從這個定義可看出，患者滿意度是患者感受值與期望值的比值，它是醫(yī)療保健接受者對其醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)包括結(jié)果、內(nèi)容等各方面的反映，是同主觀性感受相關(guān)聯(lián)的，包含對過去接受的醫(yī)療服務(wù)的平均感受，患者由經(jīng)驗(yàn)值形成他認(rèn)為醫(yī)療服務(wù)應(yīng)該達(dá)到的水平。因此，從衛(wèi)生服務(wù)的角度來講，患者滿意度是指人們由于健康、疾病、生命質(zhì)量等方面的要求而對醫(yī)療、保健服務(wù)產(chǎn)生的某種期望，并對所獲得的醫(yī)療、保健服務(wù)進(jìn)行比較后產(chǎn)生的情感狀態(tài)的反應(yīng)[3]。

綜上所述，本研究認(rèn)為患者對社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的滿意度是指就診居民接受醫(yī)療行為后的實(shí)際感受與其在接受醫(yī)療服務(wù)之前的預(yù)期感知比較，這種接受服務(wù)后的感受與接受服務(wù)前的感知是來自患者與社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)兩方面的多種因素的綜合，其中患者自身的因素包括性別、年齡、職業(yè)、收入狀況等，而來自社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)方面的因素包括就醫(yī)環(huán)境、服務(wù)態(tài)度、尊重程度、解釋交流、服務(wù)價格、隱私保護(hù)、沒有過度醫(yī)療等因素。因此，患者滿意度是這些因素的函數(shù)，可表示為：PS=F(f1,f2)，f1=(mi)，f2=(nj)。mi是來自醫(yī)療服務(wù)消費(fèi)者自身因素的集合，在這里(i=1,2,3,4)代表就診居民的性別、年齡、職業(yè)、收入狀況等；nj是來自醫(yī)療機(jī)構(gòu)因素的集合，在這里(j=1,2,3,4,5,6,7)代表就醫(yī)環(huán)境、服務(wù)態(tài)度、尊重程度、解釋交流、服務(wù)價格、隱私保護(hù)、沒有過度醫(yī)療等因素[4]。

2 粗糙集理論

2.1 粗糙集簡介[5-6]粗糙集理論是波蘭科學(xué)家Z.Pawlak教授在1982年提出的一種數(shù)據(jù)推理方法。它不需提供問題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息，僅根據(jù)觀測數(shù)據(jù)刪除冗余信息，從數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)一些隱藏的模式和關(guān)系，在保留關(guān)鍵信息的前提下對數(shù)據(jù)進(jìn)行化簡并求得知識的最小表達(dá)；能識別并評估數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系，分析不完整知識的程度——粗糙度、屬性間的依賴性與重要性、生成分類或決策規(guī)則等。粗糙集理論是建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)上的，它將分類理解成在特定空間上的等價關(guān)系，而等價關(guān)系構(gòu)成了對該空間的劃分。粗糙集理論的關(guān)鍵思想是利用已知的知識庫，將不確定的或不精確的知識用已知的知識庫中的知識來近似地刻畫。該理論的特點(diǎn)：它不需要提供除問題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息，所以對問題的不確定性的描述和處理相對客觀。

2.2 本研究將用到的粗糙集的幾個基本概念

2.2.1 知識 知識是人工智能中一個非常重要的概念，在粗糙集理論中，知識被看做是關(guān)于論域的劃分，是一種對對象進(jìn)行分類的能力。用集合的概念表示：設(shè)U是非空有限論域，R是U上的二元等價關(guān)系，知識就是等價關(guān)系集R對U劃分的結(jié)果，記為U/R。屬于R中所有的關(guān)系對U的劃分稱為知識庫，記為A=(U,R)。設(shè)R是U上的一個等價關(guān)系，U/R={X1,X2,…Xn}表示R產(chǎn)生的分類，稱為關(guān)于U的一個知識。

2.2.2 不可區(qū)分關(guān)系 若P?W，且P≠Φ，則P中的全部等價關(guān)系的交集稱為P上的不可區(qū)分關(guān)系，記為IND(P)：IND(P)={(x,y)∈U×U,?α∈P,f(x,α)}=f(y,α)。

不可區(qū)分關(guān)系也稱為等價關(guān)系。它把U劃分為有限個集合，稱為等價類。在每一個等價集合中，對象間是不可區(qū)分的，對于?x∈U，它的P等價類定義為：[X]P={y∈U∣(x,y)∈IND(P)}。

IND(P)的所有等價類族U/IND(P)定義為等價關(guān)系P的族相關(guān)的知識，稱為P基本知識或基本集合，記為U/P。因此可以看出，U/P實(shí)際上是由論域中相互不可區(qū)分的對象組成的集合，是組成知識的顆粒。

2.2.3 屬性的約簡 屬性約簡是粗糙集理論的核心內(nèi)容之一，在粗糙集的信息系統(tǒng)中，并不是所有的屬性都是同等重要的，有些屬性甚至是冗余的。所謂知識約簡就是在保證信息系統(tǒng)分類能力不變的條件下，刪除其中冗余的或者是不重要的屬性。

令R為一族等價關(guān)系，p∈R，如果ind(R)=ind(R-{p})，則稱p為R中不必要的，反之則稱p為R中必不可少的。如果每個p∈R都是R中必不可少的，則稱P是獨(dú)立的，否則稱R為依賴的。設(shè)P?R，如果P是獨(dú)立的，且ind(P)=ind(R)，則稱P為R的一個約簡。

2.2.4 基于知識信息量的屬性重要度的計算 使用信息量來描述論域中的數(shù)據(jù)集合。信息表的行代表對象，列代表屬性。一個屬性對應(yīng)一個等價關(guān)系。

設(shè)A=(U,R)為一信息系統(tǒng)，對于等價關(guān)系P?R，有分類U/Ind(P)={X1,X2,…,Xn}，則P的信息量記為：

在這里，|*|表示集合的基數(shù)，即集合中所含元素的個數(shù)。屬性attr在屬性集P中的重要度定義為：

sigp- |attr|(attr)=I(P)-I(P-{attr})……(2)。

其中，attr為某個屬性；P?R為等價集R中的一個等價子集。將屬性集中的每個屬性重要度歸一化，即得到各個屬性的權(quán)重。

3 社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)滿意度實(shí)證評價

3.1 確定評價對象集及指標(biāo)集 本研究在對南昌市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，自行設(shè)計問卷，其內(nèi)容包括就醫(yī)環(huán)境、服務(wù)態(tài)度、尊重程度、解釋交流、服務(wù)價格、隱私保護(hù)、沒有過度醫(yī)療等方面的滿意度調(diào)查。于2012年1—4月，采用分層抽樣與攔截式現(xiàn)場調(diào)查相結(jié)合的方法，先將南昌市5個城區(qū)分層，每個城區(qū)為一層，從每個城區(qū)中抽取2個社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心和2個社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)站進(jìn)行調(diào)查，中心與站的選擇采用單純隨機(jī)抽樣法[7]；社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)就診居民的抽樣采用在機(jī)構(gòu)出口處進(jìn)行攔截的調(diào)查方式開展，每個社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心抽樣不少于30名就診居民，每個社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)站抽樣不少于20名就診居民。通過填寫調(diào)查問卷的方式進(jìn)行現(xiàn)場調(diào)查，其目的是通過了解就診居民在接受社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)提供服務(wù)時的感受及對未來的期望，以期更好地完善社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)功能，為社區(qū)居民提供更便利、有效的基層衛(wèi)生服務(wù)。且問卷回收不少于500份。

本次共調(diào)查了503例社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)的就診居民，其中男209例(41.6%)，女294例(占58.4%)；年齡15～90歲，平均年齡(50±17)歲(成年人由本人填寫，未成年人由其監(jiān)護(hù)人代填)；文化程度：不識字/識字很少者64例(12.7%)，小學(xué)70例(13.9%)，初中135例(26.8%)，高中/中專/技校158例(31.4%)，?？?本科及以上者76例(15.2%)。從調(diào)研中得知，來社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)就診的居民最看重的因素為：就醫(yī)環(huán)境、服務(wù)態(tài)度、尊重程度、解釋交流、服務(wù)價格、隱私保護(hù)、沒有過度醫(yī)療。將有效的503份問卷進(jìn)行滿意度分析，就診居民對各因素的滿意度情況見表1。

表1 社區(qū)居民對社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的滿意度情況〔n(%)〕

3.2 信息表的離散化 表1中的數(shù)據(jù)類型均為定距型數(shù)據(jù)，而Pawlak提出的以不可分辨關(guān)系為核心的粗糙集方法處理的是離散屬性值，本研究采用組距分組的方法將表進(jìn)行離散化處理。在實(shí)際分組中，可以按照Sturges提出的經(jīng)驗(yàn)公式來確定組數(shù)K：K=1+lgn/lg2，其中n為數(shù)據(jù)個數(shù)，對結(jié)果四舍五入取整后為理論分組數(shù)目，組距可由公式：組距=(最大值-最小值)/組數(shù)來確定[8]。本研究中考慮到實(shí)際問題研究的需要，將組數(shù)K定義為3，其離散化信息表見表2。表中的轄區(qū)用Si(i=1,2,3,4,5)表示，其中S1代表東湖區(qū)，S2代表青山湖區(qū)，S3代表西湖區(qū)，S4代表灣里區(qū)，S5代表青云譜區(qū)；表中的指標(biāo)用xj(j=1,2,3,4,5,6,7)表示，其中x1代表就醫(yī)環(huán)境，x2代表服務(wù)態(tài)度，x3代表尊重程度，x4代表解釋交流，x5代表服務(wù)價格，x6代表隱私保護(hù)，x7代表沒有過度醫(yī)療。

表2 離散化的信息表

3.3 指標(biāo)集約簡 約簡通常有兩種方法：一種基于不可分辨關(guān)系的代數(shù)方法，即根據(jù)約簡和核的定義運(yùn)算；另一種是基于粗糙集邏輯運(yùn)算的方法，即根據(jù)分辨矩陣和分辨函數(shù)進(jìn)行邏輯運(yùn)算[9]。按照以上約簡方法，可以得到本例中的約簡集：{x6,x7}；{x2,x7}；{x3,x7}；{x4,x5,x7}；{x5,x6}。根據(jù)問題的研究需要，本研究選擇其中的一個約簡為{x4,x5,x7}。因此，消除冗余后且不改變原有分辨能力的信息表見表3。

表3 消除冗余后的信息表

3.5 綜合評價值計算 根據(jù)約簡指標(biāo)權(quán)重可以計算出南昌市五個行政區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)滿意度各指標(biāo)的得分，其計算過程為將評價出來的約簡指標(biāo)權(quán)重乘以這三個約簡指標(biāo)組成的3行5列歸一化矩陣，即可得出評價值A(chǔ)i(i=1,2,…,5)。

Ai=(0.33，0.33，0.33)*

表4 約簡指標(biāo)集的重要度及權(quán)重系數(shù)

表5 南昌市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)滿意度的評價結(jié)果

從以上結(jié)果得出南昌市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)滿意度評價的得分，其排名順序?yàn)椋旱谝幻呵嗌胶^(qū)；第二名(并列)：灣里區(qū)，青云譜區(qū)；第三名：東湖區(qū)；第四名：西湖區(qū)。

4 討論

粗糙集最大的優(yōu)勢就是不需要其他的先驗(yàn)知識，直接從信息表中挖掘出潛在的信息，相比其他方法，所得到的數(shù)據(jù)真實(shí)客觀。本研究借助粗糙集理論中的約簡思想，提取關(guān)鍵指標(biāo)并利用重要度的計算確定指標(biāo)權(quán)重，克服了傳統(tǒng)權(quán)重確定方法的主觀性，結(jié)合線性加權(quán)法進(jìn)行評價，使得評價結(jié)果更具客觀性和準(zhǔn)確性。

本研究以來自南昌市五個行政區(qū)503名就診居民的現(xiàn)場調(diào)查數(shù)據(jù)為資料，對南昌市五個行政區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)滿意度進(jìn)行實(shí)證分析，并得出排名順序，對促進(jìn)南昌市城市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的和諧發(fā)展具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。評價結(jié)果充分說明了南昌市五個行政區(qū)的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)發(fā)展?fàn)顩r不平衡，其中主要原因是服務(wù)區(qū)域的地理環(huán)境不同而導(dǎo)致的，不同的地理環(huán)境必然會導(dǎo)致不同的經(jīng)濟(jì)水平和管理水平。為了更好地為南昌市市民提供便利、持續(xù)、健康的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)，社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)管理者應(yīng)重視各區(qū)的均衡發(fā)展，采取相應(yīng)的措施提高社區(qū)居民對社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的滿意度水平。

1 邵爽，王嵬，路孝琴，等.北京市某區(qū)外來人口社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)利用情況和滿意度調(diào)查[J].中國全科醫(yī)學(xué)，2012,15(1)：199.

2 Pascore GC.Patient satisfaction in primary health care[J].Evaluation and Program Planning,1993，6(3-4):185-210.

3 Judith AH,MiehaeI CD.Meta analysis of satisfaetion with medical care:Description of research domain and analysis of overall satisfaetion levels[J].Soc Sci Med,1988,27(6):637-644.

4 李麗清，劉衛(wèi)東.基于粗糙集的患者滿意度評價模型研究[J].數(shù)學(xué)的認(rèn)識與實(shí)踐，2009，39(7)：25-30.

5 Z.Pawlak.Rough sets——Theoretical aspects of reasoning about data[M].Dordrecht：Kluwer Academic Publishers,1991.

6 劉清.Rough集及Rough推理[M].北京：科學(xué)出版社，2001.

7 李鐘捷.南昌市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)現(xiàn)狀及綜合評價研究[D].南昌：南昌大學(xué)，2012.

8 薛薇.基于SPSS的數(shù)據(jù)分析[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2006.

9 胡壽松，何亞群.粗糙集決策理論與應(yīng)用[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2006.