我国人口老龄化发展迅速，对医疗服务水平提出更高要求，给社会与经济发展带来了巨大的压力。当前传统医疗服务模式存在的问题导致医患矛盾层出不穷，就诊时存在“三长一短”的问题导致患者满意度大大降低。为有效解决“看病难、看病贵”问题，互联网医院应运而生。新冠肺炎疫情的暴发倒逼互联网医院在我国迅速发展，如何充分发挥互联网医院自身独有优势，同时保证互联网医院健康、可持续发展，既是国家“互联网+医疗卫生事业”发展的导向，也是人民健康的迫切需求。本研究以互联网医院为研究对象，探究其发展现状以及存在的问题并给出相应的政策建议。
1资料与方法
1.1研究对象
本研究以安徽省首批正式挂牌成立的5所互联网医院作为调查对象，分别为安徽医科大学第一附属医院、安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)、安徽医科大学第二附属医院、安徽中医药大学第一附属医院和合肥京东方医院，调查对象为5所互联网医院的信息中心工作人员以及使用过互联网医院医疗服务的患者。
1.2调查方法
1.2.1专家咨询法。依据SERVQUAL模型拟定互联网医院服务质量评价初始指标，进行专家咨询并打分，共进行两轮专家咨询，第一轮确定指标体系的初步框架和评价指标，第二轮进行进一步的修正和完善。每次专家咨询均要求专家填写基本信息调查表和专家权威程度自评表。
1.2.2问卷调查法。以最终形成的指标为依据设计问卷，先进行预调查，了解问卷的可操作性、可接受性等，并对出现的问题进行修改和完善，从而保证问卷的科学性和有效性。修改完善后向5所互联网医院信息工作人员发放问卷，收回问卷后对数据进行梳理分析并进行统计。
1.3统计分析法
采用SPSS21.0进行数据分析，采用遗漏值的数量评估法，检验研究对象是否拒绝或难以回答某一问题，有过多遗漏的予以删除或修改;运用内部一致性信度，即克朗巴哈一致性系数(Cronbach’sα)和因子分析检验问卷的信度和效度;采用四分图分析各指标的重要度和满意度。
2基于SERVQUAL模型的互联网医院服务质量评价指标体系
2.1互联网医院服务质量评价初始指标
构建互联网医院服务质量评价初始指标要从互联网医院的服务内容与形式出发，目前己有的互联网医疗服务主要覆盖以下几个环节：诊前服务、诊断服务、电子处方、药品服务和住院服务。具体服务流程见图1。
图1互联网医院服务流程图
通过对互联网医院的文献研究，对初始指标进行分类划分，一级指标除了原始的有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性，增加经济性指标，二级指标扩展到30个。为了使指标更具权威性，选取医院、医学高校中共8位专家进行咨询，涉及专业及研究领域包括临床、医院信息化、医政管理等，具有较好的代表性。专家组成员中男性6名，女性2名;年龄在38～55岁;正高级职称2人，副高级职称6人;最高学历博士4人，硕士4人;工作年限均在10年以上。通过专家咨询，对构建的指标体系进行修改完善，专家组认为A5、E4指标可删除，B2和B6内容重复，保留B2删除B6。另外，由于目前互联网医院仍处于初步发展阶段，提供个性化医疗服务存在困难，删除E2。最终确定的互联网医院服务质量指标包含6个维度，26条二级评估指标，见表1。
表1互联网医院服务评价初始量表
2.2问卷的信效度检验
2.2.2效度检验。利用SPSS21.0对问卷进行KMO和Bartlett球型检验。互联网医院医疗服务变量KMO值0.924>0.8，Bartlett球型检验中Sig.值为0.000<0.01，各变量之间相互独立，适合做因子分析(EFA)。通过因子分析抽取了6个公共因子，累计贡献度为75.132%，每个指标的因子载荷值都大于0.5，与问卷中的6个一级指标维度一致，表明问卷题项的效度符合要求，可进一步进行研究。
3结果
3.1问卷设计及发放
根据最终的互联网医院服务质量评价指标，确定问卷及半结构访谈提纲并进行正式调研，共发放问卷300份，回收有效问卷267份，有效率89%，符合研究需要。
3.2样本信息统计与分析
3.2.1人口统计学特征分析。使用过互联网医院的患者男女比例相对均衡，年龄层覆盖广，26～45岁的人群使用较多，学历层分布广泛，从整体上看样本量具有一定的代表性;信息中心工作人员男性比例高于女性，学历都相对较高，掌握一定互联网专业技能和经验，主力军集中在26～45岁人群。见表2、3。
表2使用过互联网医院服务人群的人口学特征的描述性统计分析
表35所互联网医院信息工作人员的人口学特征描述性统计分析
3.2.2服务质量的期望与实际感知差异分析。问卷设置服务质量的期望与实际感知评分，采用Likert5级评分法，1～5分分别表示非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意，运用t检验对互联网医院医疗服务质量的期望值和实际感受值进行分析，得到期望值、实际感受值和差距值的总体平均值和双尾检验显著性概率，见表4。
表4服务质量期望和感知方差分析表
注：*P<0.05，差异有统计学意义。
由表4可以看出，在26项互联网医院服务质量评价指标中，被调查者对互联网医院服务质量的期望与实际感知的差距值皆小于0，且差距的显著性概率P值均为0.000，说明存在显著性差异，研究有意义。差值分布在-2.176～-0.147，其中差值最大的是F2(医保报销问题)，差值最小的是E4(定期随访)，其中编号F2、C1、C4、B6、C3、B2和B57个题项的差值(绝对值)大于总平均值。一级指标中可靠性(B)、响应性(C)和经济性(F)3个维度的差值(绝对值)大于总平均值。
3.3四分图模型分析
依据上述调查结果，每个题项作为一个独立的研究样本，以满意程度(实际感知值)为横坐标，以重要度(期望值)作为纵坐标，X=3.238，Y=3.958作为分区线绘制四分图，见图2。
图2四分图模型
4讨论
4.1建立可持续的互联网医院，完善互联网医院评价体系
目前我国互联网医院仍处于发展初期阶段，须依托实体医疗机构，多数互联网医院的诊疗范围仅仅限定为常见病、慢性病的复诊。互联网医院跨越地域限制，满足偏远地区的优质医疗服务需求，优化医疗服务流程，改善患者就诊体验。特别是新冠肺炎疫情期间，为了最大限度减少人员流动和聚集，避免就诊患者交叉感染，满足患者对医疗服务的需求，各三甲医院纷纷上线了自家的互联网医院。学术界关于互联网医院的研究集中在互联网医院的含义、政策法律、发展趋势分析及在线诊疗服务的使用意愿及影响因素研究等方面。关于互联网医院评价体系的深度研究相对缺乏，故本研究着眼具有实践应用价值的互联网医院服务质量评价体系，并将该评价指标运用到互联网医院的服务质量评价中，以期为互联网医院评价体系的整体改进提供可行的参考。
4.3加强医院服务质量管理，提高互联网医院患者满意度
本研究依据四分图模型，将患者对上述26个评价指标的重要程度和满意程度进行了分析。互联网医院对于优势区(A区)的服务项目保持优势，其指标的重要度高，是核心竞争力，与此同时，患者对其的满意程度较高，互联网医院应当继续保持并发扬这些优势因素;针对修补区(B区)的服务内容，互联网医院应全力重点修补改进，患者对该区的期望值很高，但实际感知值不高，满意度评价较低，互联网医院在这些指标上表现差，应当将注意力重点放在该区;互联网医院应酌情改善机会区(C区)指标不是影响互联网医院最重要的因素，患者对于接受的医疗服务不满意但也认为这些指标不重要，互联网医院暂时不需要投入大量精力，应在有余力的情况下结合实际情况加以改进，发展成潜在优势;维持区(D区)可称为锦上添花因素，一方面互联网医院可以注意发挥这些因素的优势，使之向保持区变化，另一方面在资源分配上可优先考虑减少该区指标的投入。本研究明确了患者在哪些方面对互联网医院医疗服务要求高，明确了患者在哪些方面满意、比较满意、不满意，明确了互联网医院在哪些方面存在优势，对改进互联网医院服务水平提供参考。
5结论
作者：吴烨、周典、田帝、周苑、杜明超、姚辰欢、王怡凡、汪恒、杨琰、接纯纯
单位：安徽医科大学第一附属医院、安徽医科大学第二附属医院、安徽医科大学卫生管理学院