癌症患者对医疗服务满意度的PLS路径模型
作者：李新华, 孙晓红, 魏赞道, 梁玉珍
【摘要】 目的：了解癌症患者对医疗服务满意度的状况和模式。方法: 用分层整群抽样和问卷调查方法对476名癌症患者的医疗服务满意度进行调查，用偏最小二乘（PLS）路径模型对癌症患者的医疗服务满意度的影响因素和作用模式进行分析。结果: 癌症患者对医疗服务的评价大多呈偏态分布或双峰分布，PLS路径模型较好地测量了潜自变量与潜因变量之间的关系。结论: PLS路径模型可作为研究癌症患者医疗服务满意度的有效工具。
【关键词】 癌; PLS路径模型; 医疗服务满意度
［Abstract］ Objective: To understand the status and mode of the satisfaction of cancer patients to medical services. Methods: The satisfaction of 476 cancer patients to medical services were investigated using stratified-cluster sampling and questionnaire survey, and the influencing factors and their affecting pattern were analyzed by using PLS path modeling. Results: The appraisement of cancer patients to medical services of hospitals mostly showed skewed distribution or bimodal distributions. PLS path modeling measured the relation between latent independent variables and latent dependent variable well. Conclusion: PLS path modeling is an effective tool for the research of the satisfaction of cancer patients to medical services.
［Key words］ carcinoma; PLS path modeling; satisfaction to medical services
为了能更好地了解癌症病人负担和对医疗服务满意度的情况，2006年9~11月对476名癌症病人进行了患病及康复期间医疗服务满意度的调查，并用偏最小二乘（partial least square,PLS）路径模型对癌症患者医疗服务满意度的影响因素和作用模式进行了分析。
1 对象和方法
1.1 调查对象和内容
采用分层整群方法抽取贵阳市和都匀市部分住院癌症患者、出院1~5年、出院后5年以上的癌症康复病人，采用问卷调查的方式。调查者经过统一培训后，现场发放调查表，同时予以适当解释，由被调查者填写，发出调查表后1 h左右收回，调查表由调查员检查核对后完成。调查内容包括社会学特征、患者住院和诊疗费用情况、患者既往经济状况、患者对医院收费、医护人员专业水平、医护人员的服务态度的满意度等方面。由专职质控人员对每一份调查表进行检查,查看有无漏项、书写错误、逻辑错误等，以便及时更正。调查后，按5%的比例对调查对象进行复查。本次发放调查表512份，收到有效表格476份，合格率为92.9%。
1.2 PLS路径模型［1~3］
癌症患者对医疗服务满意度的PLS模型的路径见图1，图中方框代表可以直接测量的变量，称为显变量（manifest variable），椭圆形框代表不能直接测量的变量，称为潜变量（latent variable），箭头代表变量之间关系的路径。
PLS路径模型主要由两部分组成，一部分是描述显变量与潜变量之间关系的测量方程组，称为外部模型：xjh=πjhξj+εjh式中ξj为第j个潜变量，xjh是ξj的第h个中心化的显变量（变量的均数为0）， πjh为载荷系数，εjh为误差项。另一部分是描述潜变量之间关系的结构方程组，称为内部模型：ξj=∑i≠jβjiξi+νj式中βji为路径系数，νj为误差项。通过外部、内部方程按一定方式进行循环迭代，在一定条件下所有的参数的估计会达到收敛状态,使模型中所有的残差方差达到最小。贵阳医学院学报 33卷 6期李新华等 癌症患者对医疗服务满意度的PLS路径模型将潜变量ξj的估计值与显变量进行普通最小二乘多元回归分析，以及在潜变量之间进行多元回归分析，得到模型中各路径系数和载荷系数的估计。潜变量从相应显变量获取解释时的方差大小，采用平均提取方差（AVE）和复合信度以进行信度和效度评价；计算内部模型中潜因变量的决定系数（R2），以评价模型的拟合效果；路径系数和载荷系数的假设检验采用bootstrap重抽样的t检验。全部计算用SmartPLS 2.0软件［4］进行。
2 结果
2.1 癌症病人的基本情况本次调查的病人中，男159例、占33.4%，女317例、占66.6%；年龄18~84岁，年龄中位数为57.39岁，四分位数间距为15.58岁；包括30种癌症，患者病程见表1。在三甲者316人，占66.4%，在二甲医院治疗者160人，占33.6%。表1 癌症患者病程分类情况（略）
476名患者中，发生转移或复发者78人，占16.4%；未发生转移或复发者398人，占83.6%。15.2%患者医疗费用方式是自费，12.0%是全部报销，9.5%是限额报销，63.3%是比例报销，报销的比例从30%到80%不等。本次调查发现，癌症患者对医院医疗服务满意度的评价大多呈偏态分布或双峰分布，见表2。
2.2 PLS模型评价结果见表 3。内部模型的参数估计和假设检验结果见表4，外部模型的参数估计和假设检验结果见表5。表2 癌症病人对医院医疗服务评价的构成情况（略）表3 模型评价（略）表4 内部模型的路径系数（略）表5 外部模型的载荷系数（略）
3 讨论患者满意度是指患者基于在健康、疾病、生命
质量等诸方面的要求而对医疗保健服务产生某种期望及对所经历的医疗保健服务情况进行的一种评价，它是衡量医疗服务质量的重要指标，能较为客观地反映医疗服务质量的好坏。医疗服务好坏直接影响到癌症病人的转归及病人战胜疾病的信心。因此，地进行患者满意度的评价对于更好地为癌症病人提供优良的服务显得尤为重要和紧迫。在患者满意度的测评中，存在一些客观存在的，但由于人的认识水平或事物本身的抽象性、复杂性等原因而不能直接测量的变量，称为潜变量。潜变量又可分为潜因变量和潜自变量，需要以一些可直接测量的显变量作为这些潜变量的标识，显变量可以或多或少地测量潜变量的各个方面，而潜变量对显变量具有支配关系。研究指出，在患者满意度的测量中，存在缺乏具有较高信度和效度的调查问卷，适用性和实用性研究较少，调查结果表达过于简单，信息利用存在局限性等问题。[5，6]。以往国内进行患者满意度影响因素研究最常用的统计方法是多元线性回归、因子分析等。多元线性回归只能针对显变量进行建模，无法对潜在变量进行解释，而且不能处理测量误差；因子分析允许对潜变量设立标识，并可以处理测量误差，但不能分析因子之间的关系，所以了线性结构方程（简称LISREL）。LISREL使用极大似然法（ML）、非加权最小二乘法（ULS）、广义最小二乘法（GLS）估计参数，可以在分析中处理测量误差，也可以衡量显变量与潜变量之间的关系，还可以衡量潜变量与潜变量之间的关系，但LISREL需要大样本，对数据的分布有严格的假定，假设显变量的联合分布为多元正态分布，要求观测具有独立性，变量不存在缺失值。PLS路径模型对小样本资料仍然表现稳定，对数据没有严格要求，不要求观测独立性，可用于任何分布的资料，并可处理缺失值，适用范围更宽。本次调查的结果表明，癌症患者对医疗服务满意度的评价呈偏态分布或双峰分布，不符合多元正态分布的条件，故不宜采用LISREL方法，而应使用PLS路径模型。PLS路径模型分析结果发现，潜变量的复合信度均大于0.7，表明调查表具有较高的内部一致性；潜变量的AVE均大于0.5，意味着解释了50%以上的方差，调查表具有良好的内敛效度。内部模型中潜因变量的R2为0.729 392，表明模型拟合较好；大多数外部模型的载荷系数大于0.7，说明能够较为灵敏地度量潜变量与显变量的线性关系。内部模型的路径系数是潜因变量受潜自变量影响的直接效果，反映了不同潜变量之间的作用方向和程度，分析结果表明，健康状况 、医疗开支、就医经历和条件、社会状况与医疗服务满意度之间呈反相关系，即相应潜自变量的得分越高，癌症患者对医疗服务满意度得分越低，其中医疗开支的作用最大，社会经济状况次之；社会支持与医疗服务满意度呈正相关系，提示应加强癌症患者的关怀及沟通等工作。
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