芮天奇 黃文婧 沈麗寧

(華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院武漢 430030) (1華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院 武漢 430030 2湖北省衛(wèi)生技術(shù)評估研究中心 武漢 430030)

1 引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)以及智能終端的飛速發(fā)展，大眾通過網(wǎng)絡(luò)搜尋所需信息的頻率升高，其中健康信息成為大眾關(guān)注的話題之一[1]。2018年4月國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》提出要建立網(wǎng)絡(luò)科普平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)提供健康科普知識精準(zhǔn)教育，普及健康生活方式，提高居民自我健康管理能力和健康素養(yǎng)[2]。在相關(guān)政策推動下，通過互聯(lián)網(wǎng)提供健康科普的方式與平臺增加，社交媒體成為大眾獲取健康信息受歡迎程度最高和最便捷的網(wǎng)絡(luò)渠道之一。在眾多社交媒體中微信受眾規(guī)模較大[3]，其交互性、及時(shí)性、便捷性以及用戶黏性較強(qiáng)，適應(yīng)用戶碎片化閱讀習(xí)慣，成為各大醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供健康信息推送服務(wù)的選擇[4]。目前國內(nèi)關(guān)于醫(yī)院官方微信公眾平臺相關(guān)研究方向主要包括平臺運(yùn)營策略、用戶需求與行為、平臺建設(shè)、健康信息等。關(guān)于醫(yī)院微信公眾平臺運(yùn)營方面，大多數(shù)學(xué)者利用調(diào)查法、描述性統(tǒng)計(jì)與t檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法針對其開通、認(rèn)證等基本情況以及功能設(shè)置、信息發(fā)布等運(yùn)營現(xiàn)狀進(jìn)行分析[5-6]。部分學(xué)者根據(jù)運(yùn)營情況，針對微信健康信息傳播進(jìn)行相關(guān)研究[7-8]，但其研究結(jié)果在一定程度上存在地域限制，且大多數(shù)回歸方法未考慮相似醫(yī)院的聚集性問題。對此本研究通過搜集全國范圍內(nèi)三級甲等綜合醫(yī)院微信公眾平臺的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用多水平回歸分析醫(yī)院微信公眾平臺運(yùn)營現(xiàn)狀并梳理其健康信息閱讀量的影響因素，為完善醫(yī)院微信公眾平臺健康信息推送服務(wù)提供參考。

2 對象與方法

2.1 研究對象

本研究從國家衛(wèi)生健康委員會醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中獲取醫(yī)院名單，以醫(yī)院類型、醫(yī)院等級以及醫(yī)院所屬地域?yàn)橄拗茥l件，查找并獲得468家三級甲等綜合醫(yī)院。通過微信平臺搜索，選取可以獲取有效數(shù)據(jù)的343家三級甲等綜合醫(yī)院微信公眾號為研究對象。

2.2 數(shù)據(jù)采集方法

本研究從已確定為研究對象的醫(yī)院官網(wǎng)上搜集醫(yī)院的所屬地域、床位數(shù)、年門診量等數(shù)據(jù)，從第3方平臺“清博大數(shù)據(jù)”上獲取醫(yī)院微信公眾平臺是否認(rèn)證、平臺類型、閱讀量、在看數(shù)等數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析以了解醫(yī)院微信公眾平臺開通率、平臺類型、健康信息推送頻率等運(yùn)營現(xiàn)狀。通過微信平臺搜索對應(yīng)醫(yī)院的微信公眾平臺，以獲取健康信息內(nèi)容類型、信息形式以及推送時(shí)間等數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2021年5月15日)，為分析健康信息閱讀量影響因素提供支撐。一些醫(yī)院同時(shí)開通了訂閱號與服務(wù)號，選取主流量的平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。

2.3 模型框架構(gòu)建

2.3.1 模型構(gòu)建理論基礎(chǔ) 拉斯韋爾于1948年提出“5W”信息傳播模型，主要包括“誰”(傳播者)、“說什么”(傳播內(nèi)容)、“通過什么渠道”(傳播媒介)、“對誰”(接收者)和“取得什么效果”(傳播效果)5個(gè)傳播過程因素。該理論將大眾傳播學(xué)分為控制分析、內(nèi)容分析、媒介分析、受眾分析、效果分析5個(gè)研究領(lǐng)域[9]。另外在研究社交媒體的健康信息傳播領(lǐng)域中，健康傳播的生態(tài)模式是最常用的理論之一。該理論認(rèn)為健康信息、傳播主體和傳播環(huán)境構(gòu)成一次完整、具體情境下的健康信息傳播行為[10]。本研究基于以上兩個(gè)理論構(gòu)建模型，通過受眾分析、控制分析、內(nèi)容分析和媒介分析，即健康信息傳播主體、健康信息本身、健康信息傳播環(huán)境來探索影響健康信息閱讀量的因素。

2.3.2 分析方法 采用SPSS 22.0及Mplus 8.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。以醫(yī)院微信公眾平臺閱讀量(千次)為因變量Y，醫(yī)院所屬地域(W1)、年門診量(W2)、醫(yī)院床位數(shù)(W3)、微信公眾平臺在看數(shù)(X1)、微信公眾平臺推文類型(X2)、微信公眾平臺推文形式(X3)、微信公眾平臺推文數(shù)量(X4)、微信公眾平臺類型(X5)、微信公眾平臺是否認(rèn)證(X6)以及微信公眾平臺推文時(shí)間(X7)為自變量，進(jìn)行單因素分析和多水平回歸分析。

2.3.3 變量分類及賦值 經(jīng)檢驗(yàn)，各項(xiàng)變量方差膨脹因子(Variance Inflation Factor，VIF)均<10，因此自變量之間不存在多重共線性，見表1。其中醫(yī)院所屬地域根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局對經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分，分為東部、中部、西部和東北4個(gè)地區(qū)；通過文獻(xiàn)調(diào)研將微信公眾平臺推文類型分為新聞動態(tài)、健康科普、醫(yī)院人文、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)院活動和通知公告[11]；微信公眾平臺推文形式有文字、圖片和視頻等[12]，以上述3類形式較為常見的組合進(jìn)行分類并賦值。另外為了降低醫(yī)院微信公眾平臺健康信息閱讀量以及微信公眾平臺在看數(shù)的變化情況，分別對其取對數(shù)、中心化處理后進(jìn)行分析。

表1 變量說明與賦值

2.3.4 單因素分析 本研究將可能影響健康信息閱讀量的醫(yī)院水平和健康信息水平的10個(gè)因素進(jìn)行單因素分析，K-W檢驗(yàn)結(jié)果P值均<0.05，其均可能對健康信息閱讀量造成影響。

2.3.5 模型構(gòu)建 為進(jìn)一步分析健康信息閱讀量的影響因素，以微信公眾平臺閱讀量為水平1，以醫(yī)院為水平2，建立以下模型：

水平1模型；lgYij=β0j+β1jxij

水平2模型：β0j=γ00+γ01wj+μ0j

β1j=γ10+γ11wj+μ1j

綜合模型：lgYij=γ00+γ01wj+γ10xij+γ11wjxij+μ0j+xijμ1j

式中，i為第i個(gè)個(gè)體，即水平1；j為第j個(gè)個(gè)體，即水平2；Yij為結(jié)局變量；β為水平1的回歸系數(shù)；x為水平1的解釋變量；γ為水平2的回歸系數(shù)；w為水平2的解釋變量；μ為水平2的殘差項(xiàng)。

建立兩水平的空模型，計(jì)算組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(Intraclass Correlation Coefficient，ICC)為0.289(P<0.001)，即微信公眾平臺閱讀量在醫(yī)院中存在聚集性，需采用多水平模型，見表2。在此基礎(chǔ)上逐步納入健康信息水平和醫(yī)院水平的變量進(jìn)行模型擬合，以-2LL、AIC、BIC為模型擬合度的評價(jià)指標(biāo)，值越小模型擬合效果越好。

表2 空模型

3 結(jié)果

3.1 三級甲等綜合醫(yī)院微信公眾平臺基本情況

3.1.1 開通情況 能搜集到數(shù)據(jù)的全國三級甲等綜合醫(yī)院有468家，其中388家開通了微信公眾平臺，開通率為82.91%；從醫(yī)院所屬地域來看，東部、中部、西部以及東北地區(qū)醫(yī)院的微信公眾平臺開通率分別為87.77%(165/188)、87.39%(97/111)、75.23%(82/109)、73.33%(44/60)，東部地區(qū)開通率最高。對能夠獲取有效數(shù)據(jù)的343家醫(yī)院數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，訂閱號占33.82%，服務(wù)號占66.18%，即微信公眾平臺主流量以服務(wù)號為主。其中96.50%的醫(yī)院微信公眾號平臺均經(jīng)過官方認(rèn)證。

3.1.2 健康信息推送情況 三甲綜合醫(yī)院微信公眾平臺推送的健康信息中推送內(nèi)容占比前3位的依次為新聞動態(tài)、醫(yī)院人文以及通知公告，見圖1。健康信息形式主要分為文字、圖片、視頻以及文字與其他兩種形式的不同組合。其中采用文字與圖片相結(jié)合的推文最多，占71.00%；其次為文字、圖片與視頻3者皆有的形式(12.22%)和純文字的推文形式(10.46%)。微信公眾平臺健康信息推文次數(shù)前3位的分別為星期五(20.71%)、星期二(14.94%)、星期一(14.44%)，但由于訂閱號與服務(wù)號規(guī)定的推送次數(shù)不一，因此將兩者分開分析，見圖2。訂閱號每天均可發(fā)送推文，所以發(fā)文次數(shù)較多的是微信公眾平臺管理人員工作的時(shí)間；而服務(wù)號因?yàn)槊吭掳l(fā)文次數(shù)有限，所以周末或鄰近周末的發(fā)文次數(shù)較多。

圖1 微信公眾平臺健康信息內(nèi)容類型

圖2 微信公眾平臺健康信息推送時(shí)間

3.2 醫(yī)院微信公眾平臺健康信息閱讀量影響因素分析

3.2.1 概述 在空模型基礎(chǔ)上納入醫(yī)院水平和健康信息水平的變量，模型擬合指標(biāo)均優(yōu)于空模型，見表3。分析影響因素可知，健康信息水平的微信公眾平臺在看數(shù)(P<0.001)、公眾平臺推文類型(P<0.001)、推文數(shù)量(P<0.001)、公眾平臺類型(P<0.001)以及平臺是否認(rèn)證(P=0.035)都對三級甲等綜合醫(yī)院微信公眾平臺健康信息閱讀量有影響；醫(yī)院水平的年門診量(P<0.001)對其也有影響。其中微信公眾平臺在看數(shù)、推文數(shù)量、公眾平臺類型、平臺是否認(rèn)證以及醫(yī)院年門診量對健康信息閱讀量為正向影響，公眾平臺推文類型為負(fù)向影響，影響程度較大的變量為微信公眾平臺類型以及公眾平臺是否認(rèn)證。由此可見，醫(yī)院水平的控制分析，健康信息水平的受眾分析、內(nèi)容分析以及媒介分析對微信公眾平臺健康信息閱讀量均存在影響，見表4。

表3 模型擬合度

表4 健康信息閱讀量影響因素的兩水平回歸分析

3.2.2 受眾分析 由結(jié)果可知，醫(yī)院的年門診量對其微信公眾平臺的健康信息閱讀量存在正向影響。究其原因，患者在就醫(yī)過程中會選擇關(guān)注就醫(yī)醫(yī)院的微信公眾平臺，從而閱讀其推送的健康信息。而年門診量反映了醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量與醫(yī)療技術(shù)水平這兩個(gè)影響患者選擇就醫(yī)的因素[13]。與微信健康信息相關(guān)的在看數(shù)對健康信息閱讀量產(chǎn)生正向影響，可能是因?yàn)樵诳磾?shù)越多代表分享推薦該文章的次數(shù)越多，會吸引更多的人看到。

3.2.3 內(nèi)容分析 推文類型中新聞動態(tài)、健康科普、醫(yī)院人文、醫(yī)療服務(wù)以及醫(yī)院活動相較于通知公告對健康信息閱讀量存在負(fù)向影響，其中影響程度最大的是醫(yī)院活動和醫(yī)院人文，可能是因?yàn)橛脩絷P(guān)注醫(yī)院微信公眾號的目的主要是獲取健康資訊、了解醫(yī)護(hù)情況，關(guān)注較多的是與就醫(yī)過程相關(guān)的內(nèi)容，所以相較于通知公告患者不太愿意關(guān)注醫(yī)院活動、人文類的信息[7]。

3.2.4 媒介分析 微信公眾平臺類型與平臺認(rèn)證均對醫(yī)院微信公眾平臺的健康信息閱讀量存在正向影響。

3.2.5 控制分析 在控制變量中，推送數(shù)量對閱讀量也有正向影響，一方面數(shù)量越多閱讀量也會隨之增多，另一方面推送數(shù)量增加能夠與用戶構(gòu)建更為親密的關(guān)系，從而進(jìn)一步增加其閱讀量[14]。

3.2.6 分析結(jié)果 受眾分析、控制分析、內(nèi)容分析和媒介分析4個(gè)維度均影響人們閱讀醫(yī)院微信公眾平臺推送的健康信息，這也能夠進(jìn)一步反映健康信息傳播主體、健康信息本身、健康信息傳播環(huán)境在健康信息完整傳播中缺一不可。

4 討論

4.1 概述

在“互聯(lián)網(wǎng)+”的浪潮下，醫(yī)院微信公眾平臺進(jìn)入了蓬勃發(fā)展階段。通過對全國三級甲等綜合醫(yī)院微信公眾平臺健康信息閱讀量影響因素分析可以看到，醫(yī)院本身情況以及與醫(yī)院微信公眾平臺推送健康信息相關(guān)的信息傳播過程中的受眾分析、內(nèi)容分析和媒介分析均影響患者閱讀醫(yī)院微信公眾平臺推送的健康信息。在分析結(jié)果的過程中，發(fā)現(xiàn)醫(yī)院微信公眾平臺推送健康信息方面存在一些問題：微信公眾平臺用戶吸引力不足，醫(yī)院仍需不斷提升自身服務(wù)質(zhì)量，以吸引更多用戶，從而增加閱讀量；推文質(zhì)量不高，不能吸引公眾對其進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)、推薦；推文內(nèi)容針對性不強(qiáng)，未能以公眾健康需求為導(dǎo)向；健康信息推送數(shù)量不定，無法與公眾建立信任關(guān)系。針對以上問題，提出4點(diǎn)對策建議。

4.2 用戶吸引力不足，需進(jìn)一步提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量

醫(yī)院的年門診量對醫(yī)院微信公眾平臺的健康信息閱讀量存在正向影響。醫(yī)院作為微信公眾平臺健康信息傳播主體的典型代表，其年門診量整體體現(xiàn)了醫(yī)院規(guī)模、醫(yī)療技術(shù)、醫(yī)院管理及醫(yī)院聲譽(yù)等方面[15]，較為直接地反映了醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和醫(yī)療技術(shù)水平，這些又是患者選擇就醫(yī)的重要影響因素[13]?；颊咭?qū)︶t(yī)院的選擇而關(guān)注相應(yīng)微信公眾平臺，從而閱讀其推送的健康信息。大規(guī)模醫(yī)院微信公眾平臺受眾更廣，其推送的健康信息的受眾也更廣，因此醫(yī)院要提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、加強(qiáng)自身實(shí)力，從而提升醫(yī)院的專業(yè)性與權(quán)威性，提供更高質(zhì)量的醫(yī)療健康信息服務(wù)，才會有更多的用戶選擇就診、關(guān)注其微信公眾平臺、閱讀其推送的健康信息，以滿足其健康需求、提高其健康素養(yǎng)。

4.3 健康信息認(rèn)可度不高，需提高推文質(zhì)量，擴(kuò)大傳播范圍

對微信公眾平臺中的文章進(jìn)行點(diǎn)贊，該文章會出現(xiàn)在微信好友的“在看”中，可實(shí)現(xiàn)將該文章分享、推薦給他人的效果。在看數(shù)越多則代表分享推薦該文章的次數(shù)越多，反映公眾對文章內(nèi)容思想的認(rèn)可態(tài)度[16-17]。但各醫(yī)院微信公眾平臺推送的健康信息在看數(shù)較低且波動很大，說明公眾對于健康信息的認(rèn)可度不高，或者其只對少部分健康信息認(rèn)可。醫(yī)院作為健康信息傳播者需加強(qiáng)其推送的文章質(zhì)量，如轉(zhuǎn)載不同領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)文章[17]、對發(fā)布的內(nèi)容細(xì)致挑選并結(jié)合自身醫(yī)院的品牌需求以提供公眾需要的健康知識[6]，以滿足公眾健康需求。同時(shí)以高質(zhì)量的健康信息推文為優(yōu)勢，提高公眾點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)，擴(kuò)大健康信息傳播范圍。

4.4 部分醫(yī)院僅設(shè)置微信訂閱號，需重點(diǎn)發(fā)展服務(wù)號，及時(shí)進(jìn)行平臺認(rèn)證

醫(yī)院微信公眾平臺用戶對包括預(yù)約掛號、結(jié)算、查詢檢查報(bào)告等的服務(wù)功能，以及健康科普、就診指南等信息內(nèi)容的需求較高[11]。研究結(jié)果表明仍有33.82%的醫(yī)院微信公眾平臺為訂閱號，其功能局限于推送健康信息，而服務(wù)號相較于訂閱號額外具備預(yù)約掛號、微官網(wǎng)、查詢報(bào)告單等實(shí)用功能[18]，能夠同時(shí)滿足用戶對服務(wù)功能以及信息內(nèi)容的需求，有助于吸引更多用戶。醫(yī)院微信公眾平臺建設(shè)重點(diǎn)應(yīng)從訂閱號逐漸轉(zhuǎn)向服務(wù)號，在充實(shí)其信息內(nèi)容的同時(shí)進(jìn)一步深化服務(wù)功能，以提供更好的服務(wù)。此外對微信公眾平臺進(jìn)行認(rèn)證會提升微信公眾平臺的影響力[19]，健康信息傳播主體的影響力越大其可能越具有權(quán)威性，在一定程度上會影響用戶接受健康信息，因此醫(yī)院在開通微信公眾平臺后要及時(shí)進(jìn)行官方認(rèn)證。

4.5 推文內(nèi)容針對性不強(qiáng)，需以公眾健康需求為導(dǎo)向，制定合理的健康信息推送策略

4.5.1 推文內(nèi)容以公眾的健康信息需求為導(dǎo)向 大部分醫(yī)院推送的健康信息內(nèi)容都是以醫(yī)院本身活動運(yùn)營或文化宣傳為導(dǎo)向，而不是以公眾的健康信息需求為導(dǎo)向[20]。相較于醫(yī)院活動、醫(yī)院人文類信息患者更樂于關(guān)注與其就醫(yī)關(guān)系更為密切的通知公告。要想更精準(zhǔn)地為公眾提供健康信息服務(wù)，醫(yī)院需要利用其已有的大量數(shù)據(jù)對就診人群進(jìn)行劃分，同時(shí)借助微信平臺的大數(shù)據(jù)算法，挖掘并關(guān)注不同類型就診人群感興趣的內(nèi)容。例如醫(yī)院將用戶按疾病類型進(jìn)行劃分，某用戶是I型糖尿病患者，且通過微信平臺大數(shù)據(jù)算法發(fā)現(xiàn)該用戶對飲食方面感興趣，即可為該用戶針對性地推送與I型糖尿病飲食相關(guān)的健康信息。盡可能實(shí)現(xiàn)有針對性的醫(yī)學(xué)健康信息推送，以滿足公眾個(gè)性化的健康需求[21]。

4.5.2 確定合適的推送數(shù)量 推送數(shù)量增加能夠與用戶構(gòu)建更為緊密的關(guān)系，從而進(jìn)一步增加其閱讀量[22]，但一味增加數(shù)量是不可取的。醫(yī)院需進(jìn)一步探索健康信息推送數(shù)量與閱讀量的關(guān)系，確定合適的推送數(shù)量以和公眾建立牢固親密的關(guān)系，進(jìn)一步提升提供健康信息服務(wù)的能力。同時(shí)醫(yī)院需利用大數(shù)據(jù)分析手段探索公眾閱讀習(xí)慣，適時(shí)調(diào)整消息發(fā)送時(shí)間[23]，恰當(dāng)?shù)耐扑蜁r(shí)間與合適的推文數(shù)量相結(jié)合能夠增強(qiáng)信息傳遞的可及性，醫(yī)院應(yīng)在此基礎(chǔ)上形成固定而有效的健康信息推送策略。

5 結(jié)語

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展以及社交媒體的出現(xiàn)，公眾獲取健康信息服務(wù)的方式產(chǎn)生較大變化，其中微信公眾平臺成為各大醫(yī)療機(jī)構(gòu)的最佳選擇。本研究以三級甲等綜合醫(yī)院的微信公眾平臺為切入點(diǎn)，探索其運(yùn)營現(xiàn)狀及健康信息閱讀量的影響因素，以期為各醫(yī)院更好地為用戶提供健康信息服務(wù)、進(jìn)一步提高用戶健康素養(yǎng)提供參考。但由于部分?jǐn)?shù)據(jù)獲取存在限制，分析結(jié)果可能存在一定局限性，今后將繼續(xù)完善模型，進(jìn)一步獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行更科學(xué)、更全面的分析。