基层医疗机构慢性病管理服务质量评估体系的开发与验证

摘要

本研究采用德尔菲法-层次分析法（AHP）开发并验证了基层慢性病管理服务质量评估体系。心理测量学评价证实该体系具有较高的信度。比较分析表明，与替代模型相比，AHP-SERVQUAL框架对患者依从性的预测能力更强。

摘要

慢性非传染性疾病需要高质量的初级卫生保健管理，然而现有的评估体系往往难以全面反映患者在慢性病照护环境中对服务质量的多维度感知。本研究基于SERVQUAL框架，开发并验证了一套适用于初级慢性病管理的服务质量评估体系（SERVQUAL）。采用德尔菲法与层次分析法（AHP）相结合的多阶段研究方法，构建评估量表并确定各维度权重。通过来自五家初级医疗机构共433名患者的横断面数据对量表进行实证验证。采用探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）评估量表的结构效度和信度。此外，比较了AHP-SERVQUAL模型与其它模型（KANO、TOPSIS-RSR）在患者依从性、问题解决率及投诉频率方面的预测性能。心理测量学评估结果显示，修订后的五维度量表（有形性、可靠性、响应性、保证性和同理心）具有良好的内部一致性和结构效度。在各机构的应用中发现，服务质量存在显著差异，尤其体现在保证性和同理心维度。模型比较表明，AHP-SERVQUAL框架在预测患者依从性和整体服务质量方面优于其他模型。此外，该模型生成的质量指数与更高的问题解决率和更低的投诉频率呈显著相关。基于AHP-SERVQUAL的评估体系为初级卫生保健中的慢性病管理提供了一种可靠且有效的评价指标。通过准确捕捉患者感知的服务质量，该工具为管理者提供了基于证据的质量改进决策支持手段。

引言

慢性非传染性疾病已成为全球范围内极其严重的公共卫生问题¹。根据世界卫生组织的最新数据，全球超过70%的死亡归因于慢性疾病。随着中国人口老龄化速度加快，高血压和糖尿病等代谢性疾病患者人数迅速增加，给社会和医疗系统带来更大压力^2,3。为应对这一挑战，作为慢性病管理前沿阵地的基层医疗卫生机构，其作用正逐步凸显。具体而言，基层医疗卫生机构作为医疗卫生系统的"守门人"，承担着首诊服务、长期健康监测以及对高危人群进行必要筛查的职责。除提供基本临床治疗外，这些机构还在开展个性化健康教育、推动行为干预措施，以及协调社区与二级/三级医院之间的整合型照护路径方面发挥着关键作用，以确保医疗服务的连续性。

目前，管理模式正从单一的数量覆盖转向高质量发展⁴。尽管中国在战略上向基层医疗倾斜，但一个关键瓶颈日益凸显：传统的临床控制指标（如 HbA1c 或血压读数）本质上具有还原论特征。这些客观指标虽然对评估生理状态至关重要，却无法反映持续照护中的心理社会维度，例如医患沟通质量、患者在日常治疗依从性方面面临的障碍，以及长期管理过程中的整体主观幸福感^4,5。因此，仅依赖生物医学指标会掩盖影响长期健康结局的关键服务递送缺口。迫切需要一种超越传统临床结局的评估框架，通过患者感知的视角全面捕捉医疗服务的全过程。这一点尤为重要，因为基层医疗正从以治疗为中心的模式转向以预防和整体健康管理为核心的模式⁶。

作为医疗卫生服务研究中的经典理论，SERVQUAL模型已被广泛应用于评估实际感知与期望之间的差距，涵盖有形性、可靠性、医务人员响应时间及保证性等多个维度。在此背景下，该模型适用于慢性病管理。首先，慢性病管理具有高度的连续性和服务依赖性，这些特征与模型中强调的可靠性相一致。其次，慢性病管理不仅包括临床诊疗，还涉及长期的行为干预和心理照护，因此，移情性是评估医患契约关系的重要标准。实证研究表明，当患者作为接受医务人员优质服务的主体对服务感到满意时，其在慢性病管理中的行为表现和治疗依从性会受到更积极的影响。因此，利用该模型可将医疗服务的抽象过程转化为可量化的指标，从而识别基层慢性病服务中的薄弱环节^6,7。

目前关于初级卫生保健质量评估的研究主要依赖于结构性临床指标或广泛的患者满意度测量工具，例如初级卫生保健评估工具（PCAT）或通用满意度量表⁸。尽管这些工具为系统性监管提供了必要的基准，但它们通常缺乏足够的方法学精细度，难以捕捉慢性病管理所特有的迭代性、基于流程的本质特征。近期将SERVQUAL模型应用于临床环境的尝试凸显了其诊断潜力；然而，许多此类研究采用的是未加权模型或通用维度，未能整合特定背景下的关键要素——例如数字健康接触点和家庭医生签约服务关系——而这些要素正是现代初级卫生保健改革的核心内容^8,9。本研究通过系统比较一种本地化、基于层次分析法（AHP）加权的评估体系与上述传统指标，旨在证明该体系在捕捉患者感知质量细微差异方面具有更优的预测效用，从而为该领域提供更为坚实的方法学贡献。

尽管SERVQUAL模型在基层慢性病管理中具有广泛的应用前景，但无法直接使用¹⁰。传统的五个维度通常更关注单次服务的顺利完成，较少将慢性病管理的持续支持和医患协作视为核心要素。在数字健康的背景下，基层慢性病管理已延伸至线上随访、可穿戴设备监测以及社区自我管理小组等场景。若不进行基于场景的优化，该评估体系便无法涵盖数字延续照护触点及患者实践参与等方面。根据现有的系统综述，缺乏针对行业的通用工具限制了这些工具对患者长期状况的预测价值。此外，引入中国基层医疗服务的家庭医生签约制度为这些服务提供了新的诠释。在这一通用模型中增加长期契约关系维度，将有助于弥补此类模型未能覆盖的问题，提升研究的科学性^8,9。

为弥补上述不足，本研究开发并验证了一种专门针对基层慢性病管理的本土化服务质量评估框架。尽管SERVQUAL模型已被广泛采用，但其在基层医疗中的应用往往忽视了家庭医生签约服务的长期连续性特征以及基于社区的自我管理中日益增多的数字化接触点^8,9。本研究的创新之处在于整合了这些情境化维度——特别是连续性照护和自我管理支持——通过德尔菲法与层次分析法（AHP）相结合的混合权重赋值方法，提升模型的精细敏感性。本研究假设，与传统模型相比，这种多维度加权方法在预测患者结局方面具有更优的效度。研究目标是在多个中心对这一框架进行实证检验，以回答一个实证问题：与现有的通用工具相比，本土化的AHP-SERVQUAL模型是否能够更准确地解释患者依从性和机构运行效率的差异¹¹。

方案

本研究严格遵循《赫尔辛基宣言》中规定的伦理原则进行。研究方案已通过重庆医科大学机构审查委员会（IRB）的审查并获得正式批准（伦理批准编号：2026127）。在纳入研究前，所有参与者均被告知研究的目的、流程及潜在风险，并在此基础上签署了书面知情同意书。为保护患者隐私并确保数据的保密性，所有收集的信息在用于统计分析之前均已完全匿名化和去标识化。本研究中使用的全部调查工具、专家咨询表及分析软件的完整清单详见材料表。

研究设计与受试者招募

一项多阶段的方法学研究在五家基层医疗机构中开展，研究内容包括横断面基线调查以及后续基于模型的预测性模拟。研究对象在常规随访期间通过分层便利抽样策略招募。纳入标准包括：（1）年龄在18岁及以上的成年人；（2）经医学诊断患有至少一种慢性疾病（例如高血压、2型糖尿病），且在参与机构接受管理的时间不少于六个月；（3）具备独立完成评估所需的认知能力。调查由经过培训的临床工作人员面对面实施。针对缺失数据问题，首先采用Little的MCAR检验进行分析。由于缺失数据比例较低（<5%），且缺失完全随机，因此采用多重插补法处理不完整应答，以确保数据集的完整性。为避免过拟合并明确各分析阶段的样本基础，对完全插补后的数据集（N = 433）进行了严格划分。具体而言，其中50%的样本（n = 217）用于探索性因子分析（EFA），以确立因子结构；剩余50%的样本（n = 216）则保留用于验证性因子分析（CFA）、结构方程模型（SEM）以及机构层面质量画像的基线建立。比较性模型验证和模拟优化情景均严格基于这第二部分保留样本（n = 216）进行推导，以防止数据泄露。

概念框架与指标开发

评估指标体系的构建始于将SERVQUAL的五个核心维度——有形性、可靠性、响应性、保证性和同理心——映射到初级慢性病管理的具体工作流程中。该过程包括整合具体的服务接触点，如病历建立、药品分发和长期随访方案。为确保对目标人群的相关性，分析了基层医疗信息系统在老年患者中的可及性，并据此对指标进行了多轮迭代优化。具体的可靠性指标聚焦于随访的准确性和工作人员的投入程度，而响应性则被定义为对患者咨询作出回应的及时性（操作性定义见表1）。整体框架及其各维度之间的相互关系在图1和图2中进行了概念化呈现。

德尔菲专家咨询与内容效度

采用两轮德尔菲法对初始条目池进行优化。专家根据多维度的资格标准进行有目的性招募，以确保其专业权威性和方法学严谨性。符合以下条件的候选人将被邀请加入专家组：（1）具有高级专业技术职称（例如，副教授、主任医师或护理部主任）；（2）在基层医疗卫生服务或慢性病管理领域具有至少十年的临床、管理或研究经验；（3）在卫生服务评价或公共卫生政策制定方面具有公认的学术成果记录。最终确定的15名专家构成一个跨学科团队，包括基层医疗医生（n = 5）、护理管理者（n = 4）、公共卫生研究人员（n = 4）以及卫生政策管理人员（n = 2）。这种多元化的专家构成和严格的遴选标准，直接保障了后续内容效度评估和层次分析法（AHP）赋权过程的可重复性与可信度。专家使用4点李克特量表（1 = 不相关，4 = 高度相关）对每个条目的相关性和清晰性进行评分。预先定义的共识标准为：至少80%的专家对某条目的评分为3或4分。条目层面的内容效度指数（I-CVI）≥ 0.78的条目予以保留（表2）。两轮之间的分歧通过多轮匿名反馈进行解决；专家将收到上一轮的汇总评分，并可据此调整其评分。在第二轮后仍未达成共识的条目，将根据专家的定性反馈进行重大修改或予以剔除，最终形成量表层面的内容效度指数（S-CVI）^12,13。

层次分析法（AHP）与评分机制

为了确定评价指标的相对权重，采用了层次分析法（AHP）。德尔菲专家组中有九位资深专家组成有目的性的子样本，使用9分制基本标度对所有维度及子维度构建成对比较矩阵。采用几何平均法对专家判断进行汇总。为每个矩阵计算一致性比率（CR）；仅当矩阵的CR值小于0.1时才被视为可接受，以确保专家判断的逻辑一致性。最终的全局权重（W_i）通过将子维度的局部权重与其所属父维度的权重相乘得出。每位患者的最终服务质量得分（SQ）通过以下公式计算：

SQ = ∑(W_i x P_i) (1)

其中 P_i 表示患者对第 i 项的感知表现评分。值得注意的是，本研究采用仅基于感知（P）的评分方法——与 SERVPERF 范式一致——而非传统的基于差距（P-E）的方法。该方法学选择采用 7 点李克特量表进行测量（范围从 1 = "强烈不同意" 到 7 = "强烈同意"），旨在提高模型的预测效度，并尽量减少在长期慢性照护环境中量化患者期望时常出现的测量不稳定性。

心理测量学效度验证与结构方程模型分析

将随机划分的数据集进行心理测量学评估。对前半部分数据采用主轴因子法并结合promax斜交旋转进行探索性因子分析（EFA），因为假设SERVQUAL的各个维度之间存在相关性。因子的保留依据特征值>1以及碎石图的视觉判断。因子载荷<0.40或存在显著交叉载荷的条目被剔除。后半部分数据用于验证性因子分析（CFA），以确认因子结构。CFA及后续的结构方程模型（SEM）分析均采用最大似然法（ML）估计。模型拟合度依据心理测量学文献中严格的阈值进行评估，这些阈值反映了模型简洁性与数据拟合之间的可接受平衡：比较拟合指数（CFI）>0.90，Tucker-Lewis指数（TLI）>0.90，近似误差均方根（RMSEA）<0.08，以及标准化残差均方根（SRMR）>0.08。

预测模型比较方案

为了评估不同评价框架的相对有效性，进行了预测建模分析。为确立所提出框架的方法学严谨性，将基础的SERVQUAL模型与三种不同的分析方法进行了对比：所提出的AHP-SERVQUAL模型、KANO模型以及TOPSIS-RSR（逼近理想解排序法与秩和比法结合）方法。选择KANO模型作为比较对象，是因为它将服务属性划分为非线性满意度驱动因素（例如基本需求与吸引力特征），从而在理论上与SERVQUAL的线性假设形成对比。相反，TOPSIS-RSR是一种严格的多准则决策（MCDM）工具，广泛用于机构综合排名，因此可作为基于AHP评分系统的有力方法学对照。为实施比较，将四种模型分别独立应用于保留的验证数据集（n = 216），并纳入相同的情境特异性参数（如数字化随访和自我管理支持）。随后的评价过程比较了各模型生成的质量指数与外部绩效指标（投诉频率和问题解决率）之间的相关性，以及其对患者依从性的预测能力（R²）。各模型的预测准确性通过线性回归和结构方程模型（SEM）生成的R²值进行量化。为确保模型的简洁性并避免过拟合，在模型选择过程中引入了信息准则，特别是赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。最后，通过交叉验证评估所选模型在中国台湾五个参与机构中的稳健性。问题解决率、投诉频率及整体预测能力（R²）的比较指标见图3和图4。

结果

研究设计与受试者招募

共纳入433例曾就诊于不同地区（包括城市和农村）五家基层医疗机构中任意一家的个体。参与者的年龄范围为30至85岁，平均年龄为61.2岁（标准差：10.0）。性别分布为男性50.4%，女性49.6%。约56.8%的参与者患有高血压，约50.0%患有2型糖尿病（T2DM），约38.3%患有高脂血症。各机构的患者样本量有所不同，详见表3，该表提供了各机构参与者数量、年龄、性别及慢性病类型方面的综合数据。

在教育背景方面，约46.0%的参与者具有高中或以下学历，约54.0%具有大学或以上学历。收入分布相对均衡，平均月收入为2,330美元（标准差：530美元），不同机构之间的具体金额存在一定差异。在随访频率方面，约29.8%的参与者每3个月随访一次，49.8%每6个月随访一次，20.5%每年随访一次。针对老年队列（≥65岁）的专项分析表明，其长期使用需求主要集中在“共情性”和“可靠性”两个维度，这两个维度的得分显著高于“有形性”（p

讨论

本研究提出了一种改进的方法学框架，通过将SERVQUAL模型与德尔菲-层次分析法（Delphi-AHP）权重方案相结合，以评估慢性病初级管理效果。除了建立标准化的评估体系外，我们的研究结果表明，纳入特定情境维度（如长期照护连续性与数字化接触点）可弥补现有初级卫生保健评估工具的关键缺陷，从而为评估以患者为中心的服务质量提供更精细的视角^13,14,15。根据对保证性（assurance）和同理心（empathy）维度的R²预测结果，不同医疗机构在服务质量方面存在显著差距。服务质量的提升对患者的满意度和治疗依从性具有显著影响。各类机构之间的服务质量存在差异，因此在初级卫生保健管理中应更加重视该问题，需进一步加强患者感受，从而提升全民医疗卫生服务水平^15,16。

服务...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
AHP 成对比较矩阵模板	本研究（知识库/补充材料）	Saaty’s 1 到 9 基本标度	确定指标相对权重
德尔菲专家咨询表	本研究（知识库/补充材料）	两轮共识协议	指标筛选与内容效度评价
IBM SPSS AMOS	IBM Corp., Armonk, NY, USA	版本 24.0	验证性因子分析、结构方程模型验证与预测建模
IBM SPSS Statistics	IBM Corp., Armonk, NY, USA	版本 26.0	数据管理、多重插补法（MICE）填补缺失值及探索性因子分析
本地化 AHP-SERVQUAL 问卷	本研究（知识库/补充材料）	最终五维度、十五条目版本	评估患者感知的服务质量