任萱煜，朱林慧

（滁州學(xué)院，安徽滁州 239000）

引言

醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)關(guān)系億萬(wàn)人民的健康，是重大的民生問(wèn)題。深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革，加快醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展，適應(yīng)人民群眾日益增長(zhǎng)的醫(yī)藥衛(wèi)生需求，是貫徹落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的必然要求，是全面建設(shè)小康社會(huì)和構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)的一項(xiàng)重大任務(wù)。且早在2016 年6 月，國(guó)務(wù)院辦公廳就印發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，將健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展納入了國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療在為人們提供便利的同時(shí)，也存在著一些問(wèn)題，如傳統(tǒng)醫(yī)療方式根深蒂固、監(jiān)管缺失以及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的權(quán)威性等?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療雖已獲得多輪融資，但為了能讓互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療走的更遠(yuǎn)，還需要立足于用戶(hù)，根據(jù)用戶(hù)滿(mǎn)意度來(lái)對(duì)各部分進(jìn)行整改。本次調(diào)查從社會(huì)公眾的角度分析滁州市居民對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的使用現(xiàn)狀，了解互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療使用現(xiàn)狀及影響因素。通過(guò)使用差異性分析對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療進(jìn)行卡方分析，基于多元Logistic 模型對(duì)用戶(hù)使用頻次進(jìn)行研究，最后根據(jù)研究結(jié)論為普及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療提出可操作的意見(jiàn)和建議，為政府及有關(guān)部門(mén)進(jìn)行科學(xué)決策提供有力依據(jù)，為居民提供切實(shí)健康保障。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）研究目的及意義

通過(guò)調(diào)查分析互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療使用意愿影響因素，加速普及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療。本次調(diào)查以滁州市常住人口為調(diào)查對(duì)象，采用分層抽樣、簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、偶遇抽樣和三階段抽樣相結(jié)合的方法來(lái)分析互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療使用意愿影響因素。通過(guò)了解患者性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)以及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療使用情況等特征數(shù)據(jù)，基于多元Logistic 模型對(duì)于用戶(hù)使用頻次進(jìn)行研究，分析得出互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療使用意愿影響因素，并為加速普及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療提出可操作的意見(jiàn)和建議。

（二）調(diào)查方案設(shè)計(jì)

本次調(diào)研評(píng)價(jià)體系應(yīng)充分反映現(xiàn)代不同年齡段居民對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療現(xiàn)狀的了解與認(rèn)知，以及各指標(biāo)間存在的內(nèi)在聯(lián)系，以便能全面科學(xué)地進(jìn)行評(píng)價(jià)。本次調(diào)研以問(wèn)卷調(diào)查為主，并輔之以典型調(diào)查、實(shí)地訪談法調(diào)查。

本次共發(fā)放1 250 份問(wèn)卷，共收回1 198 份，其有效問(wèn)卷為1 106 份，有效問(wèn)卷回收率88.48%。對(duì)問(wèn)卷樣本進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)，一是使用Cronbach’Alpha 信度系數(shù)，得到系數(shù)值為0.895（題目項(xiàng)數(shù)14），表明量表存在內(nèi)在一致性，可以接受；二是采用KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 球形檢驗(yàn)，得到KMO 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量0.886，卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為7 616.404（顯著性為0.000），表明該樣本包含的變量之間存在顯著相關(guān)性。因此，本次調(diào)查的數(shù)據(jù)可認(rèn)為是相對(duì)有效的。

二、數(shù)據(jù)分析

（一）基于卡方檢驗(yàn)的了解使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的差異性分析

表1 基本信息與是否了解使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療卡方分析

從表1 可以看出，性別與是否了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療不存在顯著性差異（P 值小于5%的顯著性檢驗(yàn)），而年齡、學(xué)歷、職業(yè)以及健康狀況與是否了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療存在顯著性差異（均通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)）。

通過(guò)問(wèn)卷結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，本次調(diào)查對(duì)象在是否了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療上呈現(xiàn)出年齡差異。其中，18—45歲的群體是擁有一定收入的中青年人，是了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的主力軍，在忙碌的生活工作中，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療將成為他們了解自身健康的快捷途徑；而一些疾病多發(fā)年齡層的老人對(duì)新生事物接受較慢，再加上他們大多不會(huì)使用互聯(lián)網(wǎng)，所以對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療了解較少。在學(xué)歷方面，本科及以上的群體對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的了解及使用情況更好，他們對(duì)于在社會(huì)生活中所產(chǎn)生的新生事物的接受速度等會(huì)更快。在職業(yè)方面，學(xué)生占本次調(diào)查對(duì)象的主體。在健康狀況方面，身體狀況良好的群體是了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療人數(shù)最多的，這是因?yàn)樯眢w狀況良好的群體會(huì)根據(jù)自身情況的需求體現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療相關(guān)信息的特別關(guān)注，通過(guò)了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)時(shí)刻關(guān)注自己的身體健康狀況。

（二）基于多元Logistic 模型的用戶(hù)使用頻次研究

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療用戶(hù)使用頻次受多種因素影響，通過(guò)建立有序多分類(lèi)Logistic 回歸模型，定量分析互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療用戶(hù)的性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)和健康狀況等因素對(duì)用戶(hù)使用頻率的影響，可以確定互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療用戶(hù)群所具有的顯著特征。

1.模型的選擇

由于使用頻次是一個(gè)多項(xiàng)選擇的問(wèn)題，因此對(duì)于這個(gè)多分類(lèi)變量建立多元選擇模型。在多元離散選擇模型中，Logit 分布更適合于效用最大化時(shí)的分布選擇，所以應(yīng)用最多的多元離散選擇模型是Logit 模型。Logit模型的似然函數(shù)能夠快速可靠地收斂，當(dāng)方案或者決策個(gè)體數(shù)量較大時(shí)，計(jì)算比較簡(jiǎn)便。

2.多元Logistic 模型的建立

將“您使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的頻率”這種多元選擇行為表示為因變量，當(dāng)選擇“經(jīng)常使用”時(shí)，y取值為1；當(dāng)選擇“偶爾使用”時(shí)，y取值為2；當(dāng)選擇“從未使用”時(shí)，y取值為3。

由于本次設(shè)置的問(wèn)卷調(diào)查中大量數(shù)據(jù)為分類(lèi)變量。對(duì)于無(wú)序多分類(lèi)變量，如職業(yè)，它們之間不存在數(shù)量上的高低，因此不可能為其給出一個(gè)單獨(dú)的回歸系數(shù)估計(jì)值來(lái)表示職業(yè)每上升一個(gè)單位時(shí)因變量的變化趨勢(shì)。

在對(duì)基準(zhǔn)類(lèi)的設(shè)定上，為方便錄入，原則上將最后一個(gè)選項(xiàng)設(shè)為基準(zhǔn)類(lèi)。當(dāng)最后一個(gè)選項(xiàng)為其他或該選項(xiàng)的被選中頻次小于30 次時(shí)，則以倒數(shù)第二個(gè)選項(xiàng)設(shè)定為基準(zhǔn)類(lèi)。

因此，本次調(diào)查采用統(tǒng)計(jì)上標(biāo)準(zhǔn)的做法，采用虛擬變量進(jìn)行擬合，然后根據(jù)分析結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化。定義變量如表2 所示。

表2 多元Logistic模型變量表

3.對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療用戶(hù)使用頻率的研究

納入所有需要考慮的變量，建立形如下式的多元選擇Logit 模型：

對(duì)初步建立的回歸方程根據(jù)極大似然估計(jì)的統(tǒng)計(jì)量的概率值刪除對(duì)因變量影響不顯著的自變量，顯著性水平給定為0.05。經(jīng)過(guò)多輪篩選，排除不顯著的變量后，得到的回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 多元Logistic模型回歸結(jié)果

模型中使用似然比檢驗(yàn)的x統(tǒng)計(jì)量為58.341，各解釋變量的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量P 值都小于5%的顯著性水平，可以認(rèn)為解釋變量的整體顯著性良好。

4.模型結(jié)果分析

在5%的顯著性水平上，年齡在18—30 歲和31—45 歲的兩個(gè)變量通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)分別為2.229和1.414，都是正的。說(shuō)明這個(gè)年齡段的人群使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的傾向程度更高，這與年輕人的生活方式及他們對(duì)新鮮事物的接受程度有關(guān)；相對(duì)于老年人，這個(gè)年齡段的人群熱于追求新事物，在忙碌的生活工作中，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療將成為他們了解自身健康的快捷途徑。

從回歸結(jié)果看，學(xué)生這個(gè)變量通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為0.403。說(shuō)明學(xué)生這個(gè)群體使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療更頻繁，因?yàn)閷W(xué)生相對(duì)于其他職業(yè)的群體更喜歡接觸新東西、了解新事物。

對(duì)于健康狀況，在5%的顯著性水平下，只有身體狀況良好的用戶(hù)使用頻率相對(duì)于基礎(chǔ)類(lèi)型的用戶(hù)要高。身體狀況良好的用戶(hù)會(huì)根據(jù)自身情況的需求體現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療相關(guān)信息的特別關(guān)注，通過(guò)了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)時(shí)刻關(guān)注自己的身體健康狀況。因此，身體狀況良好的用戶(hù)群體的使用頻率更高。

三、結(jié)論與建議

通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療使用意愿影響因素的研究分析可以發(fā)現(xiàn)，群眾對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療有一定的認(rèn)知，其安全權(quán)威性和便捷性備受關(guān)注；年齡、學(xué)歷、職業(yè)以及健康狀況與是否了解或使用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療存在顯著性差異；互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的感知有用性對(duì)用戶(hù)使用意愿產(chǎn)生較大的影響。為促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，可針對(duì)用戶(hù)的影響因素進(jìn)行針對(duì)性宣傳和用戶(hù)精準(zhǔn)定位。