基于SERVQUAL-IPA模型的孕产妇医疗服务感知质量研究：来自北京某医院的实证证据

《BMC Pregnancy and Childbirth》：Maternal perceptions of medical service quality: evidence from a SERVQUAL-IPA model at a hospital in Beijing

本研究针对孕产妇医疗服务评价体系缺失的问题，采用改良SERVQUAL量表与重要性-绩效分析(IPA)相结合的方法，对北京某三甲医院454名孕妇开展横断面调查。研究发现保证性和有形性维度存在显著服务质量差距，其中排队时间、信息化设备等5个指标被确定为优先改进领域。该研究为优化"爱婴医院"服务提供了实证依据，建立的混合模型为医疗服务质量评价提供了新范式。

　　

当一位准妈妈走进医院进行产检时，她会对医疗服务产生怎样的期待？当实际体验与预期出现差距时，这种差距又该如何科学衡量？这正是北京某三甲医院的研究团队试图解答的问题。在全球医疗质量管理中，患者满意度扮演着日益重要的角色，然而针对孕产妇这一特殊群体的服务品质评价体系却长期缺失。现有研究多聚焦于一般患者群体，缺乏专门针对孕产妇医疗服务感知质量的系统评估工具，这使得医疗机构难以精准把握服务短板，制约了"爱婴医院"建设的精细化发展。

在这一背景下，Gao等研究人员在《BMC Pregnancy and Childbirth》发表了题为"Maternal perceptions of medical service quality: evidence from a SERVQUAL-IPA model at a hospital in Beijing"的研究论文。该研究创新性地将经典的服务质量评估模型SERVQUAL与重要性-绩效分析(IPA)相结合，构建了一个专门针对孕产妇医疗服务的评价体系。

为了开展这项研究，团队在2024年4月至9月期间，在北京某三甲医院进行了一项横断面调查。研究纳入了454名孕周在20-40周的孕妇，这些参与者均在该医疗中心完成了全部产前检查流程。研究人员基于经典的SERVQUAL模型，结合"爱婴医院"评审标准，开发了包含34个项目的调查问卷，涵盖保证性、有形性、可靠性、响应性、移情性和医疗成本效益六个维度。

关键技术方法包括：使用改良SERVQUAL量表进行期望值与感知值的配对测量；采用重要性-绩效分析(IPA)确定优先改进领域；通过多元逐步回归分析影响因素；结合主题分析对开放式问题进行质性研究。所有统计分析均使用SPSS 22.0完成，问卷有效回收率达92.65%。

研究结果

孕产妇对医疗服务质量的期望与感知差异

研究发现，孕产妇对医疗服务的期望值普遍较高（4.70-4.98分），而感知值在3.91-4.97分之间。在六个维度中，保证性和有形性维度存在显著差距。雷达图分析显示，可靠性、响应性、移情性和医疗成本效益四个维度的期望值与感知值较为接近，而有形性和保证性维度则出现明显落差。

重要性-绩效分析确定优先改进领域

通过IPA分析，研究人员将34个服务项目划分为四个象限。其中28个项目位于"优势区"，表明这些方面的服务表现良好。而有5个项目被确定位于"改进区"，包括保证性维度的"缩短排队/等待时间(A7)"和"提供一站式服务(A8)"，以及有形性维度的"信息化设备(T1)"、"产检环境舒适度(T4)"和"孕产妇专用设施(T5)"。

影响服务质量感知差距的因素分析

多元逐步回归分析显示，教育水平、收入状况、医疗保险类型、产次和妊娠并发症是影响服务质量感知差距的主要因素。高学历群体对有形性服务和保证性服务的差距感知更为敏感，而高收入群体则更关注设施舒适度方面的改进需求。值得注意的是，选择剖宫产的孕妇和有妊娠并发症的孕妇对服务响应效率有更高要求。

主题分析验证量化研究结果

对开放式问题的主题分析发现，孕妇关注的问题主要集中在"流程效率不足"、"在线服务缺失"和"环境设施陈旧"三个方面，这与IPA分析确定的改进领域高度一致，形成了量化研究与质性研究的相互验证。

研究结论与讨论

本研究通过SERVQUAL-IPA混合模型，系统评估了孕产妇对医疗服务质量的感知情况。研究发现，虽然该医疗中心在技术能力和服务态度等"软实力"方面表现良好，但在流程效率和硬件设施等"硬环境"方面存在明显短板。这一发现与许多发展中国家公立医院的共性问题相吻合，即重视技术质量而忽视服务体验。

该研究的实践意义在于为医疗机构提供了明确的改进方向。基于研究结果，该医疗中心已经采取了针对性措施，如推行移动医疗服务、优化空间布局等，这些改进为其成功获得"爱婴医院"认证提供了有力支持。研究建立的评价体系不仅适用于单个机构的服务质量提升，也可为类似医疗机构提供参考模板。

然而，研究也存在一定局限性。单中心设计和便利抽样可能影响结果的普适性，未来需要开展多中心研究以验证指标体系的适用性。此外，自报告数据可能存在社会期望偏差，尽管研究通过匿名调查等方式进行了控制，但这一偏差仍可能在一定程度上存在。

总体而言，这项研究为孕产妇医疗服务质量评价提供了科学工具，建立的混合模型既能诊断服务差距，又能确定改进优先级，实现了服务质量评估从"经验判断"向"数据驱动"的转变。随着"健康中国2030"规划的深入推进，这种以患者感知为核心的质量评价模式将有助于推动母婴健康服务向更高质量发展。