基于主题词聚类和社会网络分析的患者就医体验主题挖掘

• 作者: 刘静 宋阳 张瑶 马敬东
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 主题词聚类 社会网络分析 患者体验 非结构化文本 服务质量 医院管理
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 情报研究与方法
• 页码范围: 25-33
• 页数: 9页
• 分类号: R197.1|TP391.1
• 字数: 5242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2019.10.004

摘要

目的:采用主题词聚类和社会网络分析方法,从患者负面评价文本中挖掘主题分类信息,为改善医疗服务体验提供参考.方法:对华中某三甲医院2013-2019年线下回访调查获取的非结构化负面评价文本集进行Kmeans词汇聚类分析和社会网络分析,提炼出与患者诊疗服务体验相关的主题类,分析影响患者就医满意度的因素.结果:通过对来自门诊、入院和出院3种类型患者的回访文本进行词聚类后,均提取出了8个主题类.社会网络可视化图谱显示3种类型患者对服务体验的感知侧重点不同.结论:整体上,患者负面反馈在医疗服务价格透明度和服务时间规划等方面最为突出,说明医疗机构应优先提高此类更受患者关切的服务质量,营造和谐的就医环境.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马敬东	华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院	96	723	15.0	22.0
2	刘静	华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院	74	299	10.0	13.0
3	张瑶	华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院	19	152	6.0	12.0
4	宋阳	华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院	5	6	2.0	2.0