一次医療における慢性疾患管理のためのサービス品質評価システムの開発と検証

サマリー

本研究は、デルファイ分析階層プロセス(AHP)手法を用いた一次性慢性疾患管理のためのサービス品質評価システムを開発し、検証しました。心理測定評価で高い信頼性が確認されました。比較分析により、AHP-SERVQUALフレームワークは代替モデルよりも患者の遵守率の予測力が高いことが示されました。

要約

慢性非感染性疾患には高品質なプライマリヘルスケア管理が必要ですが、既存の評価システムは慢性医療現場における患者が認識するサービス質の多面的な性質を捉えきれていないことが多いです。本研究は、SERVQUALフレームワークに基づく一次慢性疾患管理に特化したサービス品質評価システム(SERVQUAL)を開発・検証しました。デルファイ法と解析階層プロセス(AHP)を統合した多段階の手法が用いられ、スケールの構築と重み付けを行いました。このツールは、5つのプライマリ医療機関にわたる433人の患者の横断データを用いて実証的に検証されました。構成概念の妥当性と信頼性は、探索的因子分析(EFA)および確認的因子分析(CFA)を用いて評価されました。さらに、AHP-SERVQUALモデルの予測性能は、患者の遵守率、問題解決率、訴え頻度に関して代替モデル(KANO、TOPSIS-RSR)と比較しても調査されました。心理測定評価により、適応された5次元尺度(具体性、信頼性、応答性、保証、共感)が高い内部的一貫性と構造的妥当性を持つことが示されました。センター間の適用では、特に安心感や共感の側面においてサービス品質に大きな差があることが明らかになりました。比較モデリングでは、AHP-SERVQUALフレームワークは代替モデルよりも患者の遵守率および全体的なサービス質においてより高い予測力を示しました。さらに、このモデルで生成された品質指数は、問題解決率の向上や苦情の発生頻度の低下と有意な相関を示しました。AHP-SERVQUALベースのシステムは、プライマリケアにおける慢性疾患管理を評価するための信頼性が高く有効な指標を提供します。患者が認識する品質を正確に捉えることで、管理者は品質改善の取り組みを的確に実施するためのエビデンスに基づくツールを提供します。

概要

慢性非感染性疾患^{は世界中で}極めて深刻な公衆衛生問題となっています。世界保健機関の最近のデータによると、世界の死亡者の70%以上が慢性疾患に起因しています。中国における高齢化の加速に伴い、高血圧や糖尿病などの代謝疾患を持つ人々の数が急速に増加しており、社会や^{医療システムへの}負担が大きくなっています^2,3。これに対応して、慢性疾患管理の最前線であるプライマリヘルスケア機関は、徐々にそのような役割をより重要な役割で位置づけています。具体的には、プライマリヘルスケア機関は医療システムの「ゲートキーパー」として機能し、初回接触ケア、長期的な健康モニタリング、高リスク集団への必須スクリーニングを提供しています。基本的な臨床治療を超えて、これらの機関は個別化された健康教育の提供、行動介入の促進、地域医療と二次・三次病院間の統合ケア経路の調整を通じてケアの継続性を確保する上で重要な役割を果たしています。

現在、管理モデルは単一数量のカバレッジから^{高品質な開発}へと移行しています。中国におけるプライマリケアへの戦略的転換にもかかわらず、重大なボトルネックが浮上しています。従来の臨床管理指標(例:HbA1cや血圧測定)は本質的に還元主義的である。生理学的状態の評価には不可欠ですが、これらの客観的指標は、医師と患者のコミュニケーションの質、患者の治療遵守に対する日々の障壁、^{長期管理中の}全体的な主観的幸福感など、継続的なケアの心理社会的側面を捉えきれ^{ていません。}その結果、生物医学指標のみに頼ることは、最終的に長期的な健康結果を左右する重要なサービス提供のギャップを覆い隠してしまいます。従来の臨床結果を超え、患者の認識の視点からフルサービスのプロセスを捉える評価フレームワークが緊急に求められています。これは特に、プライマリヘルスケアが治療中心のモデルから予防的で包括的な健康管理に焦点を当てるモデルへと移行する中で重要です^。

医療サービス研究における古典的理論として、SERVQUALは具体的な要素、信頼性、スタッフの対応時間、保証など複数の次元における実際の認識と期待の不一致を評価するために広く応用されています。このモデルは、この文脈での慢性疾患の管理にも適用可能です。まず第一に、慢性疾患管理は高い継続性とサービス依存性を持ち、これはモデルの信頼性ストレスと一致する特徴です。第二に、慢性疾患管理には臨床診断と治療だけでなく、長期的な行動介入や心理的ケアも含まれます。したがって、共感は医師と患者の契約関係を評価する上で不可欠な基準です。実証研究によれば、医療スタッフから質の高いケアを受ける被験者として、サービスに満足すると、その行動や慢性疾患の治療遵守率がより良好に向上することが示されています。したがって、このモデルを用いて医療サービスの抽象的なプロセスを測定可能な指標に変換することで、一次慢性^{疾患サービスの弱}い部分を特定^{できます。}

プライマリケアにおける質評価に関する既存の学術研究は、主に構造的な臨床指標や、プライマリケア評価ツール(PCAT)や一般的な満足度尺度などの広範な患者満足度指標に依存し^{てきました8。}これらのツールはシステミック・オーバーサバイザーの重要な基準を提供しますが、慢性疾患管理の反復的かつプロセスベースの性質を捉えるための方法論的な細分性に欠けていることが多いです。臨床現場でのSERVQUALフレームワークの適用に関する最近の試みは、その診断的可能性が強調されています。しかし、これらの研究の多くは、デジタルヘルスの接点や家庭医との契約関係など、現代のプライマリ^{ケア改革の}中心となる文脈特有の要素を取り入れていない無加重モデルや一般的な次元を用いています^8,9。局所的でAHP加重されたシステムをこれらの従来型指標と体系的に比較することで、本研究は患者が知覚する質の微妙なニュアンスを捉える上で優れた予測用いであることを示し、より堅牢な方法論的貢献をこの分野に提供することを目指しています。

SERVQUALモデルは一次慢性疾患管理に広範な応用の可能性がありますが^{、直接的に}使用することはできません。従来の5つの次元は、単一のサービスの成功した完了に重点を置き、慢性疾患への支援の継続性や患者と医師の協力を必須と考えにくい傾向があります。デジタルヘルスの背景を背景に、一次慢性疾患管理はオンラインフォローアップ、ウェアラブルデバイスのモニタリング、コミュニティの自己管理グループへと拡大しています。現場ベースの最適化が行われなければ、この評価システムはデジタルアフターケアの接点や患者の実践参加の側面を含むように拡張できません。既存のシステマティックレビューに基づき、業界特有の一般ツールの不足により、長期患者状態に対するこれらのツールの予測価値が制限されています。さらに、中国のプライマリケアサービスに導入された家庭医契約制度は、これらのサービスの新たな解釈を提供しています。この一般化されたモデルに長期的な契約関係の側面を加えることで、これらのモデルでは扱えない問題に対処し、研究の科学性を高めることができます ^8,9。

これらのギャップを解消するため、本研究は一次慢性疾患管理に特化した局所的なサービス品質評価フレームワークを開発・検証します。SERVQUALは広く採用されていますが、プライマリケアでの適用はしばしば家庭医契約の長期的性質や、地域ベースの^{自己管理という}新興のデジタル接点を見落としがち^です。本研究の新規性は、これらの文脈的側面、特に継続的なケアと自己管理支援を統合し、ハイブリッドなDelphi-AHP重み付け方式を用いてモデルの細分感度を高める点にあります。この多次元で加重されたアプローチは、従来のモデルと比べて患者アウトカムに対して優れた予測妥当性を提供すると仮説されています。目的は、この枠組みを複数のセンターで実証的に検証し、局所的なAHP-SERVQUALモデルが既存の汎用ツールよりも患者の遵守率や施設効率の差異をより正確に説明できるかどうかという実証的な疑問に取り組むことです¹¹。

プロトコル

この研究はヘルシンキ宣言に示された倫理原則に厳格に従って実施されました。研究プロトコルは重慶医科大学の倫理審査委員会(IRB)によって審査され正式に承認されました(倫理承認番号:2026127)。登録前に、すべての参加者には研究の目的、手順、潜在的リスクについて包括的な説明が提供され、その後書面によるインフォームドコンセントが提供されました。患者のプライバシーを守り、データの機密性を確保するため、収集されたすべての情報は完全に匿名化され、統計分析のためにアクセスされる前に匿名化されました。本研究で使用される調査ツール、専門家相談フォーム、分析ソフトウェアの完全なリストは、資料表に詳細記載されています。

研究デザインと参加者募集

横断的なベースライン調査とその後のモデル駆動型予測シミュレーションを含む多段階の方法論的研究が、5つのプライマリヘルスケア機関で実施されました。参加者は、定期フォローアップ訪問時に階層化された利便性サンプリング戦略を用いて募集されました。適格基準には以下が含まれます:(1) 18歳以上の成人;(2) 参加機関で最低6か月間管理されている慢性疾患(例:高血圧、2型糖尿病)を少なくとも1つ医学的に診断していること;(3) 評価を独立して完了する認知能力を持つこと。調査は訓練を受けた臨床スタッフによって対面で実施されました。欠損データを補うために、リトルのMCARテストが最初に適用されました。欠損データ率が低く(<5%)、かつ完全にランダムに欠損していたため、不完全な回答を処理するために複数の補完技術が用いられ、データセットの整合性を確保しました。過学習を避け、各解析段階のサンプル基底を明確にするため、完全帰元のデータセット(N =433)は厳密に分割されました。具体的には、サンプルの50%(n =217)が探索的因子分析(EFA)に用いられ、因子構造を確立しました。残りの50%(n = 216)は確認的因子分析(CFA)、構造方程式モデリング(SEM)、および機関レベルの品質プロファイリングのための基準設定に充てられました。比較モデル検証およびシミュレーション最適化シナリオは、データ漏洩を防ぐため、この2番目のホールドアウトサンプル(n =216)から厳密に導出されました。

概念的枠組みと指標の開発

評価指数システムの構築は、SERVQUALの5つのコアな次元――具体性、信頼性、応答性、保証、共感―を一次慢性疾患管理の具体的なワークフローにマッピングすることから始まりました。このプロセスでは、医療記録の作成、医薬品流通、長期的なフォローアッププロトコルなど、具体的なサービス接点を統合しました。対象層に関連性を確保するため、プライマリケア情報システムは高齢患者へのアクセス可能性を評価するために分析され、その後項目を繰り返し改良しました。特定の信頼性指標はフォローアップの正確さとスタッフのコミットメントに焦点を当て、応答性は患者問い合わせへの対応のタイムリーさとして運用化されました(運用上の定義は 表1 参照)。次元の相互関係を含む全体的な枠組みは 図1 と図2に概念化されています。

デルファイ専門家相談と内容の妥当性

初期のアイテムプールを洗練するために2ラウンドのデルファイ法が用いられました。専門家は、専門的権威と方法論的厳密さを確保するために、多次元的な適格基準に基づいて意図的に採用されました。候補者は以下の要件を満たす場合に招待されました:(1) 上級専門職職(例:准教授、主任医師、看護ディレクター)を保持していること;(2) プライマリヘルスケアまたは慢性疾患管理に特化した臨床、管理、または研究経験が最低10年であること。および(3)医療サービス評価または公衆衛生政策の策定における認められた実績を示すこと。最終パネルは15名の専門家で構成され、プライマリケア医(n=5)、看護管理者(n=4)、公衆衛生研究者(n=4)、健康政策管理者(n=2)が含まれていました。この多様な構成と厳格な選考基準は、その後の内容の妥当性およびAHPの重み付け手続きの再現性と信頼性を直接保証しました。専門家は各項目の関連性と明瞭さを4点リッカート尺度(1=関連なし、4=高度に関連する)で評価しました。コンセンサスは事前に、専門家間で3または4と評価された項目の合意率が≥80%と定義されました。項目レベル内容有効度指数(I-CVI)が0.78≥の項目は保持されました(表2)。ラウンド間の意見の相違は、反復的な匿名フィードバックによって解決され、専門家には前回のラウンドの集計スコアが提供され、評価を調整することが許されました。第2ラウンド終了後に合意に至らなかった項目は、質的専門家のフィードバックに基づいて大幅に改訂されるか、削除され、最終的にスケールレベルの内容妥当性指数(S-CVI)^12,13が決定されました。

解析階層プロセス(AHP)とスコアリングメカニズム

評価指標の相対的な重みを決定するために、AHP法が用いられました。デルファイパネルの9人の上級専門家による目的的なサブサンプルが、すべての次元およびサブディメンションに対するペアワイズ比較行列を構築するための9ポイント基本尺度を完成させました。幾何平均法は専門家の判断を集約するために用いられました。各行列に対して整合性比(CR)が計算されました。CRが の行列のみが認められ、専門家判断の論理的一貫性が保証されました。最終的なグローバル重み(W_i)は、サブディメンションの局所重みに親次元の重みを掛けて導出されました。各患者の最終サービス品質スコア(SQ)は以下の式で計算されました。

SQ = ∑(W_i x P_i)(1)

ここで_Piは、患者が項目iに対して認識しているパフォーマンススコアを表します。特筆すべきは、この研究が従来のギャップベース(P-E)アプローチではなく、SERVPERFパラダイムと整合した知覚のみ(P)スコアリング法を採用した点です。この方法論的選択は7点リッカート尺度(1=「強く反対」から7=「強く同意」までの範囲)で測定され、モデルの予測妥当性を高め、縦断的慢性医療の現場で患者期待を定量化する際にしばしば伴う測定の不安定性を最小限に抑えるために実施されました。

心理測定的検証と構造方程式モデリング

無作為に分割されたデータセットは心理測定評価を受けました。データの前半では、主軸因数分解とプロマックス斜回転を用いてEFAが実施され、SERVQUAL次元が相関していると仮定されました。固有値>1および砂岩区画の目視検査に基づく係数は保持されました。因子負荷<0.40または有意な交差負荷のある項目は除外しました。データの後半は、因子構造を確認するためにCFAに使用されました。CFAおよびその後のSEM解析では最尤推定(ML)が用いられました。モデル適合度は心理計量学文献で定められた厳格な閾値を用いて評価され、モデルの簡潔さとデータ適合度の許容範囲のバランスを示しました。比較適合指数(CFI)>0.90、タッカー・ルイス指数(TLI)>0.90、近似平均二乗根誤差(RMSEA)<0.08、標準化平均二乗根残差(SRMR)>0.08です。

予測モデル比較計画

異なる評価枠組みの比較効果を評価するために、予測モデリング解析が実施されました。提案されたフレームワークの方法論的堅牢性を確立するために、基本的なSERVQUALモデルは、提案されたAHP-SERVQUAL、KANOモデル、そしてTOPSIS-RSR(Techniques for Order Preference by Author Preference by Similarity to Ideal Solution with Rank-Sum Ratio)法と比較されました。KANOモデルは、サービス属性を非線形満足要因(例:基本的ニーズと魅力的な特性)に分類するため、比較器として選ばれました。これはSERVQUALの線形仮定との理論的対比を提供します。逆に、TOPSIS-RSRは包括的な機関ランキングに広く利用されている厳密な多基準意思決定(MCDM)ツールであり、AHPベースのスコアリングシステムの堅牢な方法論的コントロールとして機能します。比較を実行するために、4つのモデルそれぞれをホールドアウト検証データセット(n =216)に独立して適用し、デジタルフォローアップや自己管理支援などの同一の文脈特有パラメータを取り入れました。評価プロセスでは、各モデルが生成した品質指数が外部のパフォーマンス指標(苦情頻度や問題解決率)とどれだけ効果的に相関し、患者コンプライアンスに関する予測力(R²)と相関しているかを比較しました。各モデルの予測精度は、線形回帰とSEMによって生成された^R2 値を用いて定量化されました。モデルの簡潔さを確保し過学習を避けるために、情報基準、特に赤池情報基準(AIC)とベイズ情報基準(BIC)が選択プロセスに統合されました。最後に、5つの参加機関間で選ばれたモデルの堅牢性を評価するクロスバリデーションを実施しました。問題解決、苦情頻度、全体的な予測力(R²)の比較指標は 図3 および図4に示されています。

結果

研究デザインと参加者募集

都市部および農村部の異なる地域の5つの一次医療機関のいずれかを受診した個人を含む合計433件の症例が対象となりました。参加者の年齢は30歳から85歳まで幅広く、平均年齢は61.2歳(標準偏差:10.0)でした。性別の分布は男性50.4%、女性49.6%でした。参加者の約56.8%が高血圧、約50.0%が2型糖尿病(T2DM)、約38.3%が高脂血症を有していました。患者のサンプル数は 、表3に示されているように機関ごとに異なり、各機関における参加者数、年齢、性別、慢性疾患の種類に関する包括的なデータを提供していました。

学歴については、参加者の約46.0%が高校以下の教育を受けており、約54.0%が大学以上の教育を受けていました。収入分布は比較的均等で、平均月収は2,330ドル(標準偏差:530ドル)で、特定の金額には機関間で多少の差がありました。フォローアップ頻度については、約29.8%が3か月ごと、49.8%が6ヶ月ごと、20.5...

ディスカッション

本研究は、SERVQUALモデルとDelphi-AHP重み付けスキームを統合することで、一次性慢性疾患管理を評価するための洗練された方法論的枠組みを提案します。標準的な評価システムの確立に加え、我々の研究結果は、縦断的ケアの継続性やデジタル接点といった文脈特有の次元を含めることで、既存のプライマリケア評価ツールにおける重要なギャップを埋め、患者中心の^{サービス品質を評価する}ためのより詳細な視点を提供すること^{を示しています。}R2の予測に基づく保証と共感の指標に基づき、各機関間でサービス品質に大きな格差があります。サービスの質の向上は患者の満足度や治療遵守に大きな影響を与えています。組織ごとにサービス品質に違いがあります。したがって、プライマリケア管理においては、より重視され、患者の感情を強くすることで、人々の医療水準を向上させる必要があります(

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
AHPペア比較マトリックステンプレート	この研究（リポジトリ/補足資料）	Saaty’s 1-to-9基本スケール	相対的指標重みの決定
デルファイエキスパート相談フォーム	この研究（リポジトリ/補足資料）	2回のコンセンサスプロトコル	指標スクリーニングとコンテンツの有効性評価
IBM SPSS AMOS	IBM Corp., Armonk, NY, USA	バージョン24.0	CFA、SEM検証、予測モデリング
IBM SPSS統計	IBM Corp., Armonk, NY, USA	バージョン26.0	データ管理、MICE補完、EFA
ローカライズされたAHP-SERVQUAL質問票	この研究（リポジトリ/補足資料）	最終5次元、15項目バージョン	患者によるサービス品質評価