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中国养老院用户关切点与满意度影响因素:基于在线评价数据的分析
《BMC Health Services Research》:User concerns and satisfaction drivers in Chinese nursing homes: insights from online review data
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年07月18日 来源:BMC Health Services Research 3.3
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摘要背景到2024年,中国60岁及以上人口占比已达23%,有超过230万老年人居住在养老院。了解服务对象对养老院的评价以及影响其满意度的因素,能为政策制定者和养老院管理者提供可行的建议,从而让护理服务更符合老年人与其家属的需求和期望。方法本研究利用大众点评网的数据,采用BERTo
到2024年,中国60岁及以上人口占比已达23%,有超过230万老年人居住在养老院。了解服务对象对养老院的评价以及影响其满意度的因素,能为政策制定者和养老院管理者提供可行的建议,从而让护理服务更符合老年人与其家属的需求和期望。
本研究利用大众点评网的数据,采用BERTopic进行整体主题建模,同时结合LDA分析不同身份群体及不同城市层级用户关注点的差异。此外还运用多元回归模型和随机森林模型,来确定影响用户满意度的因素。
我们分析了14,525条养老院用户评价,提炼出用户关注的四个主要主题和二十个次要主题。回归分析和随机森林模型显示,“员工态度”和“环境氛围”是与用户满意度关联最紧密的因素。不同身份的用户关注点存在差异:有意入住的老人更看重基础设施,家属则更关注医疗护理,而实际入住的老人则更重视日常活动安排。此外,二三线城市的老人比一线城市的老人对养老院的满意度更高。
本研究指出,员工态度和环境氛围是中国养老院提升用户满意度的重要因素,且不同身份和城市层级的用户关注点各有不同。养老院运营方应重视员工培训,营造温馨的居住氛围;政策制定者则应建立以用户为中心的评价体系,并实施针对性监管。在全国范围内推动针对老年人的个性化护理服务,最终能提升他们对机构化照护的满意度。
到2024年,中国60岁及以上人口占比已达23%,有超过230万老年人居住在养老院。了解服务对象对养老院的评价以及影响其满意度的因素,能为政策制定者和养老院管理者提供可行的建议,从而让护理服务更符合老年人与其家属的需求和期望。
本研究利用大众点评网的数据,采用BERTopic进行整体主题建模,同时结合LDA分析不同身份群体及不同城市层级用户关注点的差异。此外还运用多元回归模型和随机森林模型,来确定影响用户满意度的因素。
我们分析了14,525条养老院用户评价,提炼出用户关注的四个主要主题和二十个次要主题。回归分析和随机森林模型显示,“员工态度”和“环境氛围”是与用户满意度关联最紧密的因素。不同身份的用户关注点存在差异:有意入住的老人更看重基础设施,家属则更关注医疗护理,而实际入住的老人则更重视日常活动安排。此外,二三线城市的老人比一线城市的老人对养老院的满意度更高。
本研究指出,员工态度和环境氛围是中国养老院提升用户满意度的重要因素,且不同身份和城市层级的用户关注点各有不同。养老院运营方应重视员工培训,营造温馨的居住氛围;政策制定者则应建立以用户为中心的评价体系,并实施针对性监管。在全国范围内推动针对老年人的个性化护理服务,最终能提升他们对机构化照护的满意度。
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