為在新冠肺炎疫情中減少人員聚集，降低交叉感染風險，同時精準指導患者有序就診，國家衛生健康委辦公廳印發了《關于在疫情防控中做好互聯網診療咨詢服務工作的通知》，明確要求在疫情防控工作中充分利用“互聯網+醫療”的優勢作用，保證患者獲得優質便捷、及時有效的健康指導和疾病治療。為在疫情常態防控下配合首都公共衛生應急管理，北京各大醫療機構正大力發展互聯網診療技術，依托互聯網診療平臺開展便民惠民服務。目前，國內外探討互聯網醫院在疫情防控中的作用與影響的研究較多，但相比下有關患者使用后滿意度的研究報道較少。患者滿意度是服務質量的正向反應，是衡量醫療質量、反映其社會效益的重要指標，對患者持續使用意愿具有直接顯著影響。評價患者滿意度及其關鍵影響因素是針對問題尋找對策和提升醫療服務質量的必要環節。本研究通過北京市互聯網診療平臺患者使用滿意度進行分析，為疫情常態化防控中優化互聯網診療模式、改進醫療服務質量提供建議。

1.1 研究對象

基于SERVQUAL理論編制問卷，于2020年10月1～20日開展線上線下相結合的調查。滾雪球抽樣考慮性別、年齡、職業等，選取10個初始研究對象，以區分更多異質性的研究對象，使樣本抽樣更加均勻。初始研究對象將問卷鏈接隨機發給通訊列表的好友邀請作答。攔截調查根據地理位置、患者密度等因素在北京地區選取開展互聯網診療服務的8所醫院及其周邊社區作為研究現場，邀請互聯網診療服務用戶填寫問卷并現場回收。

納入與排除標準：①日前使用過實體醫療機構或互聯網企業建立的平臺中在線問診（新冠肺炎發熱咨詢、健康咨詢、病癥咨詢等）和（或）在線復診（解讀報告單、處方取藥、診后隨訪等）項目的人群。②排除僅使用預約掛號、導診分診、取報告單、繳費等功能的人群。③在網絡問卷調查中設立“本題請選擇‘非常不滿意’”題項，未選此選項者的答卷視為廢棄答卷。

本次調查共發放問卷403份，滾雪球法回收有效問卷241份（62.92%），攔截調查法回收有效問卷142份（37.08%），共383份，有效率為95.04%。

1.2 研究方法

Parasuraman于1988年提出了SERVQUAL理論模型來衡量服務質量，該模型的5個維度為有形性、可靠性、響應性、保證性和移情性。本文借鑒此5個維度設計理念，歸納總結了評價新冠肺炎疫情下互聯網診療服務質量的內容與形式，設計了本次調研的問卷。問卷包含研究對象基本資料和對互聯網診療服務滿意度兩部分。滿意度量表包含21個指標，每個指標評價采用Likert 5級制評分，即5=非常滿意，4=比較滿意，3=一般，2=比較不滿意，1=非常不滿意。

1.3 統計學方法

調查數據的錄入采用Epidata 3.1軟件，利用SPSS 23.0統計軟件分析數據。采用描述性統計分析、因子分析和多元線性回歸法分析。

2.1 調查對象基本情況

本次調查中北京市互聯網診療使用患者的基本情況見表1。其中，使用人群中女性略多于男性，男女比例約為4∶6；患者群體較為年輕，年齡在40歲及以下的患者占68.1%；戶籍以京籍常住人口為主；使用平臺以互聯網企業建立的第三方醫療平臺為主，占82.77%；使用時間方面，自2020年2月疫情出現起持續增加，于4～5月達到高峰，后趨于平緩；就診科室方面，以呼吸內科、精神科、整形外科、消化內科、腎內科等科室使用率最高。

表1  調查對象基本情況

2.2 北京市互聯網診療平臺服務滿意度

2.2.1 信度分析。問卷信度主要表現測驗結果的一貫性、一致性、再現性和穩定性。本文使用Cronbach’s α系數作為信度分析依據，21個指標的整體Cronbach’s α系數為0.845，5個維度的Cronbach’s α系數分別為0.678、0.778、0.755、0.639、0.656，說明本量表具有較好信度。

2.2.2 因子分析。進行效度檢驗之前，本文采用KMO和Bartlett球形檢驗驗證調查數據是否適用于作因子分析。結果顯示Bartlett球形檢驗顯著性概率P＜0.001，樣本總體的KMO=0.759，說明本文選取的變量存在關聯，能夠進一步進行因子分析。

2.2.3 滿意度情況分析。匯總各指標“滿意”與“不滿意”分布頻數，將Likert 5級制評分中選擇評分為5分、4分、3分者歸為“滿意”，選擇2分、1分者歸為“不滿意”。其中指標“平臺醫師數量充足”“方便下載、注冊、登錄平臺”“平臺建立并管理患者健康檔案”“平臺針對患者病情提供個性化診療服務”不滿意的人數較多，分別為130（33.9%）、131（34.2%）、142（37.1%）、138（36.0%），均大于30%，說明對互聯網診療不滿意的患者普遍認為醫師情況、便捷使用和個性化服務方面仍較不能滿足患者的需求。指標“平臺問診等候時間短，響應及時”不滿意的人數較少，為25人（6.5%），小于10%，說明患者認為疫情期間接診響應性方面情況較好。

計算各維度滿意度得分，結果見表3?；颊吒骶S度的滿意度得分由高到低依次為接診響應性、診療規范性、個性化特色服務、平臺可靠性、設施有形性、服務移情性。接診響應性方面滿意度得分接近4，接近相對滿意水平，其余各維度得分均大于3，處于一般水平。其中，個性化特色服務、平臺可靠性、設施有形性、服務移情性低于綜合滿意度，還有進一步改進空間。

表3 各維度滿意得分與綜合滿意得分

2.2.4 互聯網診療服務質量的影響因素分析。將問卷中“您對互聯網診療平臺整體服務滿意度評價”作為因變量，以性別、年齡、就診科室、平臺類型和服務類型5個自變量進行多元線性回歸分析。其中，就診科室為無序多分類變量，經過啞變量處理，將啞變量進行歸組并以輸入法納入方法，其余變量歸為另一組以逐步回歸法構建回歸模型。見表4。

表4 影響綜合滿意度的多元回歸分析摘要

注：賦值方法：平臺類型：實體醫院搭建的平臺=0，企業建立的第三方醫療平臺=1；服務類型：復診服務=0，問診服務=1；*P＜0.05。

結果顯示，共識別出3項影響互聯網診療服務綜合滿意度的主要因素，即使用企業建立的第三方醫療平臺的患者滿意度顯著高于使用實體醫療機構搭建的平臺的患者（P＜0.001）；使用在線問診服務（新冠肺炎發熱咨詢、健康咨詢、病癥咨詢等）的患者滿意度顯著高于使用在線復診服務（解讀報告單、處方取藥、診后隨訪等）的患者（P=0.001）；年齡大的患者對互聯網診療平臺服務的滿意度比年輕患者更低（P＜0.001）。其他各項無顯著性差異。

為探究年齡、平臺類型、服務類型在各維度中的影響，本研究進一步以各維度得分為因變量，以性別、年齡、平臺類型為自變量進行多元線性回歸分析。見表5。

表5 影響各維度滿意度的多元回歸分析

注：賦值方法：平臺類型：實體醫院搭建的平臺=0，企業建立的第三方醫療平臺=1；服務類型：復診服務=0，問診服務=1；*P＜0.05。

結果顯示，各個維度中年齡大的患者對互聯網診療平臺服務的滿意度均比年輕患者更低（P＜0.005）。平臺可靠性、診療規范性、接診響應性、服務移情性方面，使用企業建立的第三方醫療平臺的患者滿意度顯著高于使用實體醫療機構搭建的平臺的患者（P＜0.005）；診療規范性方面，使用在線問診服務的患者滿意度顯著高于使用在線復診服務的患者（P＜0.005）。

根據綜合評價滿意度結果，患者對北京市互聯網診療服務的綜合滿意度為（3.21±0.47），處于一般水平，與秦琳研究結果一致。即北京市互聯網診療服務在疫情期間可以滿足民眾的基本需求，但距離達到總體相對滿意還有較大的改進空間。

4.1 平臺可靠性呈短板，患者信任感待提升

患者對平臺可靠性指標的滿意度得分為3.15，滿意度呈一般水平。如何實現對互聯網醫院診療質量和行為進行有效監管，提升其可靠性，是目前互聯網醫院發展的最大瓶頸。當前，互聯網醫院監管的政策措施不夠完善，醫院準入資質、醫生執業資格、醫生質量、診療水平、醫藥價格等缺乏明確的監管準則和法律，治療行為管控比較松散，以上易導致互聯網醫院提供的診療服務水平參差不齊，對患者療效不佳，從而引起患者對互聯網診療平臺的不信任。

此外，數據與網絡安全的監管在互聯網診療的可靠性建設中也不容忽視?；颊叩木驮\數據尚無明確的使用標準和法律保障，軟件上線審核不嚴格、非法入侵軟件、數據盜竊等問題會造成醫療系統后臺暴露，患者個人診療信息泄露或丟失。

4.2 聚焦用戶就醫體驗，加快平臺的便捷化與精準化

患者對設施有形性方面和個性化特色服務方面的滿意度得分分別為3.12和3.18，均處于一般水平。對于互聯網診療服務而言，聚焦于用戶的線上就診體驗是提高滿意度的關鍵點。然而在設施有形性方面，超過30%的被訪對象對于“方便下載、注冊、登錄平臺”持不滿意。目前不同互聯網醫院的APP相互獨立，操作平臺錄入時間久、病史采集過程繁瑣，造成互聯網診療失去其便捷性，直接影響到就診者的感受。此外，個性化特色服務方面中“平臺針對患者病情提供個性化診療服務”不滿意的人數較多，大于30%，說明平臺目前在精準醫療方面尚有不足，服務項目局限于對患者現病史的模式化診治，無法結合既往史、家族史、物理檢查、輔助檢查等其他方面進行全方位、綜合指導和治療。

4.3 慢病隨訪尚需完善，信息共享亟需落實

服務移情性方面的滿意度得分為3.07，排名最低。其中，“平臺建立并管理患者健康檔案”一項選擇不滿意的人數較多，大于30%，目前，針對復診患者和慢病患者，互聯網診療服務尚未完全站在長遠的角度建立起醫患溝通和長期健康管理的橋梁。互聯網醫療作為新一代醫療手段，突出的是其“互聯”之效，然而目前出于對各方利益的維護，線上、線下信息暫未實現對接，不同醫院之間、上級醫院和基層醫療機構之間、區域醫聯體信息互通互享也尚未完全實現，這種“樹林叢立、各自為政”的信息系統，使患者感到費時費力，信息共享亟需提升。

4.4 針對老年群體和實體醫院平臺的建設方面仍有欠缺

基本信息和多元線性回歸分析結果顯示，老年群體使用率及滿意度在各個維度層面上均較低，這可能由老年人對互聯網產生的不信任感較強，具備操作電子智能設備能力的老人較少等所導致。此外，實體醫院搭建的平臺患者使用率及滿意度在多數維度中均較低，原因可能在于不同診療模式所持有的目的不同。互聯網企業以盈利為目的，以其更出色的宣傳和多元化服務內容以抓住更多的使用者。而實體醫院互聯網診療平臺，特別是公立醫院搭建的互聯網診療平臺，因為建立時間短、先例不足、部分醫師因已有的發展和福利，缺乏參與動力等原因，其建設仍存在欠缺。故如何找準實體醫院互聯網診療在疫情防控常態化中的定位，如何繼續優化其建設、提升其地位，實現其效益最大化，是當前需解決的難題之一。

5.1 優化診療平臺服務流程

建議注重用戶的個體需求，提高服務平臺的簡便性和精準性。建議各大平臺合作，建立統一登錄入口，省去不必要的下載所帶來的不便。在界面的設計上盡量精簡操作步驟、合理分劃模塊，旨在為患者省去尋找環節，能夠滿足大多數患者，尤其老年患者對便捷度的需求。老年患者由于各種慢性病患病率高等原因，對身體指標監測、長期醫患共聯、家庭醫生服務等的需求很高，因此，為老年人特別設計符合其使用習慣的簡潔頁面，對協助老年患者群體脫離邊緣受眾、提高其使用率和滿意度尤為重要。此外，對于個體的精準醫療，應綜合考慮患者病史、環境、基因、飲食習慣等因素，利用音頻視頻就醫、推出線上線下快速轉診、發展移動設備遠程會診、開發AR技術和5G等具有廣闊發展前景的技術手段，定制整體性醫療方案，直接使患者受益。

5.2 提升在線診療平臺可靠性

建議進一步完善互聯網診療平臺的監管，盡快健全相關醫療保障制度。引進計算機技術相關專業人員，優化醫療信息管理程序，主動檢測分析漏洞，對數據庫進行加密、備份處理，從而更好地為患者提供安全、穩定和高效的互聯網就醫環境，為良好就醫體驗打好基礎。同時，國家應盡快出臺線上醫療機構準入標準和醫生線上執業標準，規范醫師執業診療流程，提供法律保障。平臺及醫院也應對平臺醫師定期開展培訓工作并進行專業水平考核，提高醫師診治水平，從而在根本上增加患者認同感和信任感。

5.3 實現健康電子檔案共享，提供長周期的慢病管理服務

建議充分挖掘大數據時代背景下的健康管理平臺的優勢，深入推進各級醫療機構之間信息的互聯互通，依托現有醫聯體、醫共體、專科聯盟建設，實現患者電子健康檔案、電子病歷、檢驗檢查結果在不同醫療機構之間實現共享。

目前國家衛生健康委已發起了家庭醫生簽約服務，構建起互聯網+社區衛生健康管理的服務體系。建議平臺通過互聯網建立起以病人為中心，家庭為照顧，醫護人員共同參與的患者家庭管理群，同時可借鑒英國的整合照顧模式，依托城市醫療集團、醫聯體與基層社區衛生機構、養老機構，針對高血壓、糖尿病、肥胖等老年、慢病群體形成預約掛號、健康體檢、診斷治療、社區取藥、隨訪干預等的一體化居家醫療服務，探索出適合慢病的長周期管理服務模式。

5.4 規范實體醫院搭建的互聯網診療平臺，提高其發展競爭力

當前，大量企業平臺建立的互聯網診療平臺逐漸占據主體地位，正在逐漸沖擊著實體醫院所建立互聯網診療平臺，而以公立醫院為代表的實體醫院，因其對重大公共衛生事件的響應力，仍有巨大的發展必要。故在未來的管理中，應保持其公益性，逐漸實現公立醫院的醫保政策向線上延伸；降低運營成本，關注線上醫師薪資福利問題，促進優質醫療人才的引入；注重其社會效益，為傳統醫療模式下分級診療的困境注入活力。