谁在保持沉默？医疗员工幸福感调查中的无应答偏差

《Journal of Healthcare Management》：Who’s Not Talking? Nonresponse Bias in Healthcare Employee Well-Being Surveys

员工福利调查中无应答偏差对医护人员离职风险和生产力影响的研究。通过EHR和HRIS数据，发现非应答者离职风险显著更高（AP年轻群体达12倍），且生产力（RVU）显著低于应答者。研究强调需结合客观数据验证调查结果，减少决策偏差。

　　本研究旨在探讨医疗健康领域员工幸福感调查中非响应者与响应者之间的差异，从而评估调查结果是否能够真实反映整个员工群体的状况。员工幸福感调查是医疗管理者用来评估工作表现的重要工具，涵盖诸如倦怠、团队合作以及支持感知等关键指标。然而，调查常常面临低响应率的问题，这可能会影响结果的准确性。由于缺乏对非响应者的相关数据，研究非响应偏差的文献较为有限。因此，本研究通过使用客观数据，如电子健康记录（EHR）和人力资源信息系统（HRIS）中的信息，来研究非响应偏差，从而为医疗管理者提供更全面的理解，帮助他们更好地解释调查结果，从而做出有效的决策。

在方法上，本研究采用纵向研究设计，调查了美国中西部和西北部地区妇产科诊所的医生（N = 348）和高级从业者（APs，包括执业护士、护士助产士和医疗助理，N = 143）的非响应偏差情况。参与者在2021年第三季度被邀请完成员工幸福感调查，研究通过电子邮件提醒参与者在八周内完成调查。所有数据均匿名处理，并通过EHR和HRIS系统收集了有关人口统计学、离职率以及其他工作环境指标的信息，如相对价值单位（RVUs）、非正常工作时间的工作量、每次就诊的持续时间以及取消的预约数量。研究追踪了参与者在调查后的1.25年内的工作状态，以评估非响应者与响应者在离职风险上的差异。通过比较这些指标，研究希望揭示非响应偏差对调查结果的影响，并为医疗管理者提供改进调查方法和决策的依据。

研究发现，非响应者与响应者在三个主要领域存在显著差异。首先，在人口统计学方面，高级从业者中的非响应者显著比响应者更年长且更可能已婚，而医生则没有表现出这种差异。其次，在离职率方面，高级从业者中的非响应者在调查后的一个季度内离职风险是响应者的近10倍，而在低于退休年龄的子样本中，这一风险甚至达到了12倍。相比之下，医生中的非响应者在调查后的两个季度内离职风险是响应者的5倍。第三，在工作环境指标方面，非响应者的RVUs显著低于响应者，表明他们的工作表现可能不如响应者。此外，非响应者的工作时间（即非正常工作时间）和取消的预约数量并未显示出显著差异，但RVUs的差异表明非响应者可能在工作量和效率上存在劣势。

这些发现对医疗管理者具有重要的实践意义。非响应偏差可能导致调查结果不能准确反映整个员工群体的情况，特别是那些在组织中处于较高风险的员工。这意味着，如果仅依赖调查数据，管理者可能会错过关键的员工需求，从而导致资源分配不当、干预措施无效，甚至加剧员工的倦怠和离职率。通过结合EHR和HRIS等客观数据，医疗管理者可以更全面地了解员工的工作状况，从而制定更有效的策略来改善员工福祉，减少负面结果如离职和低生产力。

研究还指出了非响应偏差的理论背景。社会交换理论认为，员工参与调查的动机在于他们认为参与带来的益处大于成本。那些信任组织领导并相信反馈能够带来积极变化的员工更有可能参与调查。这类员工通常感受到被重视和支持，这与更高的生产力和较低的离职率相关。相反，非响应者可能表现出不参与的倾向，这可能与他们对组织的不信任或缺乏参与动力有关。承诺/参与理论则认为，调查参与反映了员工对组织的深层次情感和心理投入。高度参与的员工通常对组织有更强的归属感，这与更好的工作表现和更低的离职意愿相关。非响应者可能缺乏这种情感投入，从而表现出更高的离职倾向。杠杆/显著性理论指出，员工对调查主题的相关性和重要性的认知会影响他们的参与意愿。那些计划离职的员工可能认为调查与他们的需求无关，从而导致较低的响应率。

研究结果对医疗管理者提出了具体的建议。鉴于医疗人员短缺和日益增长的离职率与不满情绪，医疗系统正在努力通过员工幸福感调查来指导人力资源管理策略。然而，本研究的结果表明，仅依赖调查数据可能无法准确反映员工的真实状况，尤其是在识别那些最需要关注的员工方面。因此，管理者应重视调查结果的后续行动，通过展示反馈带来的实际改善来建立信任，证明参与的价值。此外，管理者可以利用HRIS系统来补充调查结果，从而获得更全面的工作环境数据。

本研究的创新之处在于使用了客观数据来研究非响应偏差。通过将EHR和HRIS中的数据作为工作表现的替代指标，研究提供了一种新的方法，可以避免依赖后续调查或数据插补方法。这种数据驱动的方法不仅增强了研究结果的可信度，还为医疗管理者提供了一种实用且可复制的策略，以评估调查结论的有效性。例如，管理者可以利用这种方法检测非响应偏差是否影响了关键的工作环境指标，如员工保留率或生产力。同时，他们还可以将这种方法应用于过去的调查，以分析非响应者在关键指标如离职率上的潜在差异，从而更好地理解当前调查的代表性。

然而，本研究也存在一些局限性。首先，研究样本仅限于妇产科诊所，且高级从业者群体以白人女性为主，这限制了研究结果的普遍适用性。因此，未来的研究需要在更多样化的样本中进行，以验证这些发现是否具有广泛的代表性。其次，由于缺乏明确的响应者和非响应者的分类标准，一些个体可能被错误分类，且研究缺乏足够的统计效力来分析“部分响应者”的情况。此外，离职事件的罕见性降低了某些估计的稳定性和可靠性，因为少量的离职事件可能对结果产生较大的影响。最后，定义非正常工作时间仅限于7点到19点之外的时间，这可能无法准确反映员工的实际工作负荷，未来的研究可以采用更细致的指标来评估非正常工作时间的影响。

本研究为未来的研究指明了方向。尽管已经发现了非响应偏差的存在，但尚未探讨其对调查结论的具体影响。因此，未来的研究应量化这些偏差如何影响关键指标的估计，并探索非响应者的意见如何改变行动计划。这种研究可以揭示一些被忽视的问题，并提高调查数据的有效性，即使存在非响应偏差。

综上所述，本研究通过客观数据揭示了员工幸福感调查中非响应偏差的存在，并提出了利用这些数据来增强调查结果准确性的策略。研究结果表明，非响应者在关键工作指标上存在显著差异，特别是那些处于较低退休年龄的高级从业者和医生。医疗管理者应认识到这些偏差，并采取相应的措施，以确保调查结果能够真实反映员工的状况，从而更有效地促进员工福祉，减少负面结果如离职和低生产力。通过结合EHR和HRIS数据，管理者可以更好地理解员工的工作环境，制定更全面的政策和程序，以支持员工的长期发展和组织的持续改进。