医患关系质量驱动因素、机理及提升策略研究——门诊服务接触视角

1 绪论
1．1 研究背景
1．1．1 现实背景
1．1．2 理论背景
1．2 核心理论与概念
1．2．1 核心理论
1．2．2 核心概念
1．3 研究目的及意义
1．4 研究内容和方法
1．4．1 研究内容
1．4．2 研究方法
1．5 技术路线和结构安排
1．6 研究的创新点

2 文献综述
2．1 医疗服务概述
2．1．1 服务与医疗服务的界定
2．1．2 医疗服务特征
2．1．3 门诊服务的特殊性
2．2 服务接触质量研究回顾
2．2．1 服务接触的内涵
2．2．2 服务接触的主要模型
2．2．3 服务接触质量与服务质量的关系
2．2．4 医疗服务接触质量的测量
2．3 医患关系质量研究回顾
2．3．1 医患关系质量内涵
2．3．2 关系质量构成维度
2．3．3 医患关系质量驱动因素研究——患者满意视角
2．3．4 医患关系质量驱动因素研究——患者信任视角
2．3．5 医患关系质量的效应研究
2．4 现状述评与本研究切人点
2．4．1 医疗服务接触质量研究述评
2．4．2 医患关系质量影响因素及效应研究述评

3 医患双视角的医患关系质量驱动因素研究
3．1 理论基础
3．1．1 认知偏差理论
3．1．2 选择性知觉理论
3．1．3 服务质量差距模型
3．1．4 顾客期望理论
3．2 医患关系质量驱动因素研究——患者视角
3．2．1 研究设计
3．2．2 数据分析与结果
3．2．3 小结
3．3 医患关系质量驱动因素研究——医院视角
3．3．1 研究设计
3．3．2 数据分析与结果
3．3．3 小结
3．4 医患双方认知差距分析
3．4．1 医患关系驱动因素认知差距分析
3．4．2 不满患者的行为反应认知差距分析
3．5 医患关系质量提升路径
3．5．1 弥合医患感知差距
3．5．2 建立服务质量标准
3．5．3 优化服务传递过程
3．5．4 加强医患双向沟通
3．5．5 实施服务质量监测
3．6 本章小结

4 门诊服务接触质量测量量表本土化开发
4．1 概念的界定
4．2 初始题项的生成
4．2．1 文献研究收集相关题项
4．2．2 关键事件收集“关键词条
4．2．3 初始测量题项的形成
4．3 预调研与测量题项净化
4．3．1 预调研样本概况
4．3．2 遗漏值检验
4．3．3 项目分析
4．3．4 相关系数与内部一致性检验
4．3．5 探索性因子分析
4．4 正式调研与量表检验
4．4．1 数据搜集与样本结构
4．4．2 信度分析
4．4．3 效度分析
4．5 本章小结

5 基于Kano模型的门诊服务接触质量三类要素识别
5．1 理论基础
5．1．1 双因素理论
5．1．2 Kano模型
5．1．3 魅力质量要素识别方法
5．2 研究设计
5．2．1 问卷设计
5．2．2 研究方法
5．2．3 数据搜集
5．3 数据分析
5．3．1 信度及效度分析
5．3．2 样本特征分析
5．3．3 门诊服务接触质量现状
5．3．4 基于Kano模型的服务接触质量分类
5．4 结论与建议
5．4．1 结论与讨论
5．4．2 管理建议

6 门诊服务接触质量对医患关系质量驱动机理研究
6．1 理论背景与假设推演
6．1．1 理论背景
6．1．2 假设推演
6．2 问卷设计与变量测量
6．2．1 研究变量与测量尺度
6．2．2 变量定义与测量
6．2．3 数据获取与样本描述
6．3 分布检验与量表信效度分析
6．3．1 分布检验
6．3．2 量表的信度及效度分析
6．4 假设检验
6．4．1 患者个人特征的影响作用
6．4．2 门诊服务接触质量对医患关系质量的驱动作用分析
6．4．3 医患关系质量效应分析
6．4．4 门诊服务接触对医患关系质量及再就医意愿驱动机理分析
6．4．5 调节效应分析
6．5 本章小结
6．5．1 研究假设验证汇总
6．5．2 讨论与分析
6．5．3 研究结论

7 基于离散事件系统仿真技术的服务流程与资源配置优化研究——以超声科为例
7．1 理论基础
7．1．1 离散事件系统仿真的思想与步骤
7．1．2 系统仿真工具简介
7．1．3 优化决策模型
7．2 超声科就诊流程仿真模型
7．2．1 成都某医院超声科简介
7．2．2 数据搜集与分析
7．2．3 建立超声科系统仿真模型
7．3 超声科系统仿真模型运行分析
7．4 超声科服务流程与资源配置优化
7．5 本章小结

8 研究结论与展望
8．1 研究结论
8．2 研究启示
8．2．1 理论贡献
8．2．2 管理启示
8．3 研究局限与研究展望
8．3．1 研究局限
8．3．2 未来研究方向
参考文献
附录
附录一 患者就医满意不满事件调查问卷
附录二 医患关系质量驱动因素调查（针对医院工作人员）
附录三 门诊服务接触质量调研问卷（用于量表开发）
附录四 门诊服务接触质量调研问卷（用于模型验证）