基于计划行为理论和技术接受模型融合模型的全科医生参与分级诊疗意愿调查研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0415

中国全科医学 ›› 2024, Vol. 27 ›› Issue (25): 3108-3114.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0415

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基于计划行为理论和技术接受模型融合模型的全科医生参与分级诊疗意愿调查研究

曹德立¹^,², 周巍²^,^*(), 张修芳², 姜琳²^,³, 包兴²^,⁴, 沈庆华²^,⁵

1.215008　江苏省苏州市，南京医科大学附属苏州市立医院　苏州市社区卫生服务指导中心
2.100044　北京市，国家卫生健康委员会基层卫生健康司
3.101400　北京市怀柔区琉璃庙镇卫生院办公室
4.100080　北京市海淀区北太平庄社区卫生服务中心办公室
5.313009　浙江省湖州市南浔区菱湖人民医院院部

收稿日期:2023-03-29 修回日期:2023-07-13 出版日期:2024-09-05 发布日期:2024-06-14
通讯作者: 周巍
作者贡献：
曹德立负责研究设计、访谈、问卷发放与回收、文章撰写；张修芳负责对文章内容进行审阅并提出修改意见；姜琳、包兴、沈庆华负责数据整理、统计分析；周巍负责行政支持、研究设计指导，对文章内容进行审阅并提出修改意见等。

The Willingness of General Practitioners to Participate in Graded Diagnosis and Treatment Based on the Fusion Model of TPB and TAM

CAO Deli¹^,², ZHOU Wei²^,^*(), ZHANG Xiufang², JIANG Lin²^,³, BAO Xing²^,⁴, SHEN Qinghua²^,⁵

1.Suzhou Community Health Service Guidance Center, Suzhou Municipal Hospital Affiliated to Nanjing Medical University, Suzhou 215008, China
2.Primary Health Department, National Health Commission of the People's Republic of China, Beijing 100044, China
3.Office of Liulimiao Town Health Center in Huairou District, Beijing 101400, China
4.Office of Beitaipingzhuang Community Health Service Center in Haidian District, Beijing 100080, China
5.Department of Linghu People's Hospital in Nanxun District, Huzhou 313009, China

Received:2023-03-29 Revised:2023-07-13 Published:2024-09-05 Online:2024-06-14
Contact: ZHOU Wei

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摘要/Abstract

摘要： 背景分级诊疗是医改的主要目标之一，2015年国务院办公厅发布的《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》（国办发〔2015〕70号）提出，2017年基层医疗卫生机构诊疗量占比要超过65.0%，但当年占比为54.2%，且近年来呈总体下降趋势。既往文献多针对需方（患者）开展研究，而作为分级诊疗的供方之一，全科医生参与分级诊疗意愿的调查研究较少。目的本文拟以苏州市为例，对全科医生参与分级诊疗意愿进行调查，对其影响因素进行分析，给出提高全科医生参与分级诊疗意愿的建议，为制定分级诊疗相关政策提供参考。方法于2022年6月，采取多阶段方便抽样方法，选取苏州市4县、6区175个基层医疗卫生机构的1 451名全科医生，采用自行编制的调查问卷展开调查。问卷内容包括全科医生的基本情况（人口学特征）调查、全科医生参与分级诊疗意愿调查（此部分问卷基于全科医生参与分级诊疗意愿影响因素拓展模型进行编制，此拓展模型为计划行为理论和技术接收模型的融合模型结合文献检索和访谈收集内容构建而成），根据问卷调查结果，使用结构方程模型检验全科医生参与分级诊疗意愿影响因素拓展模型拟合度，判定模型拟合效果；使用探索性因子分析计算全科医生参与分级诊疗意愿的各影响因素的权重（影响力），构建全科医生参与分级诊疗意愿影响因素影响关系模型。结果参与本次问卷调查的全科医生有1 451名，回收有效问卷1 302份，有效率89.73%。全科医生参与分级诊疗意愿影响因素拓展模型拟合良好。全科医生参与分级诊疗意愿影响因素影响关系中，参与态度、主观规范和知觉行为控制共同影响全科医生参与分级诊疗的意愿，三者权重分别为：46.22%、9.75%、44.02%；感知收益、感知好用共同解释参与态度，两者权重分别为15.14%、31.08%；可支配资源和预期阻力共同解释知觉行为控制，两者权重分别为27.07%、16.95%。结论全科医生对上级医院医疗服务能力认可程度、转诊手续繁简程度、上级医院医疗资源向全科医生放开程度，对全科医生参与分级诊疗意愿影响较大，建议从行政、组织、个人三个层面，采取加强医联体内人员交流互动、利用信息化手段简化转诊流程与手续、鼓励上级医院向全科医生定向定量放开门诊号源、病房床位等医疗资源的优先预约权限等多种措施，提高全科医生参与分级诊疗意愿。

关键词: 全科医生, 基层医疗卫生机构, 分级诊疗, 参与意愿, 计划行为理论, 技术接受模型, 结构方程模型, 探索性因子分析

Abstract:

Background

Graded diagnosis and treatment is one of the main goals of medical reform. In 2015, the General Office of the State Council issued the"Guiding Opinions on Promoting the Construction of Graded Diagnosis and Treatment System" (Guo Ban Fa[2015]No. 70), which stated that in 2017, the proportion of diagnosis and treatment in grassroots medical institutions was over 65.0%, but that proportion was 54.2% that year, and in recent years, it has shown an overall downward trend. Previous literature has mostly focused on the demand side (patients) for research, while as one of the suppliers of graded diagnosis and treatment, there have been few surveys on the willingness of general practitioners to participate in graded diagnosis and treatment.

Objective

This article aims to take Suzhou City as an example to investigate and study the willingness of general practitioners to participate in graded diagnosis and treatment, analyze its influencing factors, and provide suggestions to improve the willingness of general practitioners to participate in graded diagnosis and treatment, providing reference for formulating policies related to graded diagnosis and treatment.

Methods

In June 2022, a multi-stage convenient sampling method was adopted to select 1 451 general practitioners from 175 grassroots medical and health institutions (hereinafter referred to as grassroots institutions) in 4 counties and 6 districts of Suzhou City. A self-developed survey questionnaire was used to conduct the survey. The questionnaire includes the survey of general practitioners' basic situation (demography characteristics), survey of general practitioners' willingness to participate in hierarchical diagnosis and treatment (this part of the questionnaire is based on the expanded model of influencing factors of general practitioners' willingness to participate in hierarchical diagnosis and treatment, which is a fusion model of theory of planned behavior (TPB) and technology acceptance model (TAM) combined with Document retrieval and interview collection content). According to the survey results, use structural equation model SEM analysis to test the influencing factors of general practitioners' willingness to participate in graded diagnosis and treatment, expand the model's fit, and determine the model's fit effect. Exploratory factor analysis was used to calculate the weight (influence) of each influencing factor of general practitioners' willingness to participate in graded diagnosis and treatment, and to build a Relational model of influencing factors of general practitioners' willingness to participate in graded diagnosis and treatment.

Results

One thousand four hundred and fifty-one general practitioners participated in this questionnaire survey, and 1 302 valid questionnaires were collected, with an effective rate of 89.73%. The expanded model of influencing factors on the willingness of general practitioners to participate in graded diagnosis and treatment is well fitted. In the influencing factors of general practitioners' willingness to participate in graded diagnosis and treatment, participation attitude, subjective norms, and perceived behavioral control jointly affect the willingness of general practitioners to participate in graded diagnosis and treatment, with weights of 46.22%, 9.75%, and 44.02%, respectively. Perceived benefits and perceived usefulness jointly explain participation attitudes, with weights of 15.14% and 31.08% respectively. Disposable resources and expected resistance jointly explain perceptual behavioral control, with weights of 27.07% and 16.95%, respectively.

Conclusion

The degree of recognition of the medical service capabilities of higher-level hospitals by general practitioners, the complexity of referral procedures, and the degree of openness of medical resources from higher-level hospitals to general practitioners have a significant impact on the willingness of general practitioners to participate in graded diagnosis and treatment. It is recommended to strengthen communication and interaction among personnel within the medical association at the administrative, organizational, and personal levels, and use information technology to simplify referral processes and procedures Encourage higher-level hospitals to provide targeted and quantitative access to medical resources such as outpatient number sources and ward beds for general practitioners, and take various measures to increase their willingness to participate in graded diagnosis and treatment.

Key words: General practitioners, Primary medical institutions, Graded diagnosis and treatment, Willingness to participate, Theory of planned behavior, Technology acceptance model, Structural equation model, Exploratory factor analysis

中图分类号:

R192
R197.1

曹德立,周巍,张修芳,等. 基于计划行为理论和技术接受模型融合模型的全科医生参与分级诊疗意愿调查研究[J]. 中国全科医学, 2024, 27(25): 3108-3114. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0415.
CAO Deli,ZHOU Wei,ZHANG Xiufang, et al. The Willingness of General Practitioners to Participate in Graded Diagnosis and Treatment Based on the Fusion Model of TPB and TAM[J]. Chinese General Practice, 2024, 27(25): 3108-3114. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0415.

图/表 10

参考文献 22

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项目	百分比
单位类别
社区卫生服务中心	462（35.48）
乡镇卫生院	408（31.34）
养老护理院	432（33.18）
性别
女	1 001（76.88）
男	301（23.12）
年龄
<25岁	179（13.75）
25~<35岁	508（39.02）
35~<45岁	357（27.42）
45~<55岁	179（13.75）
55~<65岁	71（5.45）
≥65岁	8（0.61）
文化程度
高中/中专及以下	174（13.36）
大专/本科	1 106（84.95）
硕士及以上	22（1.69）
职称
无	219（16.82）
初级	543（41.71）
中级	379（29.11）
副高级	136（10.45）
正高级	25（1.92）
是否任管理岗位
是	374（28.73）
否	928（71.27）

项目	百分比
单位类别
社区卫生服务中心	462（35.48）
乡镇卫生院	408（31.34）
养老护理院	432（33.18）
性别
女	1 001（76.88）
男	301（23.12）
年龄
<25岁	179（13.75）
25~<35岁	508（39.02）
35~<45岁	357（27.42）
45~<55岁	179（13.75）
55~<65岁	71（5.45）
≥65岁	8（0.61）
文化程度
高中/中专及以下	174（13.36）
大专/本科	1 106（84.95）
硕士及以上	22（1.69）
职称
无	219（16.82）
初级	543（41.71）
中级	379（29.11）
副高级	136（10.45）
正高级	25（1.92）
是否任管理岗位
是	374（28.73）
否	928（71.27）

指标	GFI	RMSEA	RMR	CFI	NFI	NNFI	TLI	IFI	SRMR
判断标准	>0.90	<0.10	<0.05	>0.90	>0.90	>0.90	>0.90	>0.90	<0.10
数值	0.91	0.065	0.025	0.967	0.961	0.962	0.962	0.967	0.023

指标	GFI	RMSEA	RMR	CFI	NFI	NNFI	TLI	IFI	SRMR
判断标准	>0.90	<0.10	<0.05	>0.90	>0.90	>0.90	>0.90	>0.90	<0.10
数值	0.91	0.065	0.025	0.967	0.961	0.962	0.962	0.967	0.023

因子编号	特征根			旋转前方差解释率			旋转后方差解释率
因子编号	特征根	方差解释率（%）	累计方差贡献率（%）	特征根	方差解释率（%）	累计方差贡献率（%）	特征根	方差解释率（%）	累计方差贡献率（%）
1	14.909	74.545	74.545	14.909	74.545	74.545	5.345	26.725	26.725
2	0.97	4.851	79.396	0.970	4.851	79.396	4.656	23.280	50.005
3	0.581	2.905	82.300	0.581	2.905	82.300	2.915	14.574	64.579
4	0.383	1.914	84.214	0.383	1.914	84.214	2.604	13.022	77.601
5	0.355	1.773	85.988	0.355	1.773	85.988	1.677	8.386	85.988

基于计划行为理论和技术接受模型融合模型的全科医生参与分级诊疗意愿调查研究

The Willingness of General Practitioners to Participate in Graded Diagnosis and Treatment Based on the Fusion Model of TPB and TAM

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所在市/区	单位类别	身份	从事工作/研究时间（年）
北京市西城区	国家卫生行政部门	相关负责人	16
北京市西城区	社区卫生服务中心	相关负责人	15
北京市怀柔区	社区卫生服务中心	全科医生	10
江苏省苏州市	市卫生行政部门	相关负责人	13
江苏省苏州市	三级综合性医院	医联体管理人员	12
江苏省苏州市	社区卫生服务中心	全科医生	12
江苏省苏州市	养老护理院	全科医生	17
江苏省苏州市	乡镇卫生院	全科医生	21
浙江省湖州市	乡镇卫生院	相关负责人	18

名称	因子载荷系数					共同度（公因子方差）
名称	因子1	因子2	因子3	因子4	因子5	共同度（公因子方差）
预约挂号	—	0.798	—	—	—	0.842
预约检查	—	0.784	—	—	—	0.875
预约床位	—	0.756	—	—	—	0.866
预约会诊	—	0.723	—	—	—	0.865
预约查房	—	0.633	—	—	—	0.813
转诊后费用成本	—	—	0.701	—	—	0.892
转诊后时间成本	—	—	0.653	—	—	0.881
上级医院就诊环境	—	—	0.567	—	—	0.802
转诊标准	—	—	0.440	—	—	0.825
患者认可	—	—	—	0.599	—	0.855
职业成就	—	—	—	0.736	—	0.915
专家资源	—	—	—	0.546	—	0.817
上级医院诊疗能力	0.700	—	—	—	—	0.855
上级医院诊疗范围	0.722	—	—	—	—	0.861
上级医院急救能力	0.763	—	—	—	—	0.888
上级医院应急能力	0.721	—	—	—	—	0.842
转诊手续	0.724	—	—	—	—	0.865
政策环境	—	—	—	—	0.417	0.846
单位支持	—	—	—	—	0.625	0.899
社会认同	—	—	—	—	0.577	0.893

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