2008年12月27日 星期六

用結構狀況理論(structural contingency theory)探討醫院使用醫療資訊系統的情形

醫療資訊科技(health information technology, HIT)或者說醫療作業的資訊化對醫療運作是相當大的變革,我覺得這是一個不可抵擋的趨勢。在美國,HIT被許多人寄予厚望,希望醫療提供者(如醫院或醫師診所)在導入HIT之後,能夠有效增進作業效率,降低醫療錯誤率與成本,並改善臨床品質。不過,醫療院所在導入或建置HIT的過程中有些成果不錯,有些並不是很順利,但整體的進展尚不是很理想。

這些現象引出許多相關的問題,比如:醫院對於這些社會的相關期待,會如何回應?結果會是如何?是什麼原因造成醫院在採用HIT方面有不同的傾向?為什麼導入HIT的醫院在過程與結果方面會不一樣?醫院決定採用外包或自行建置HIT系統的考量因素是什麼?HIT的採用對醫院與醫師的關係會有怎樣的影響?HIT對醫院照護品質的幫助是全面性的,還是只是局部性的,只對某些類別的臨床服務特別有效益?HIT對整個醫療生態會產生怎樣的衝擊或改變?

醫院是一種組織,以上所提到的問題都與組織的行為與表現有關,這也正是組織理論所要探討、解釋或預期的議題。以下是用結構狀況理論所做的一些解釋與預測。

結構狀況理論的基本見解

結構狀況理論(Structural Contingency Theory, SCT)的主要想法是,一個組織要如何設計、規劃或調整它自己的結構,以達到理想的成效,必須看它所面臨的狀況(contingencies);如果組織的結構與它所面臨的狀況達成協調(fit)及吻合的話,它便能夠產生好的成效。這個觀點認為沒有一套組織結構是絕對優於其他組織型態的,某一種組織結構是否能夠產生卓越的成果,必須視其狀況而定(it depends..),這也意謂在特定的狀況之下,某種組織結構確實會優於其它結構方式,使組織有較好的表現,如獲利、效率等。

在這裡,組織結構的含義泛指機構用甚麼方式或形式將自己組織起來(how an organization organizes itself),讓任務能夠順利運作;這些組織的形式或模式,就是組織的結構。加拿大著名的管理學者Henry Mintzberg用一句很簡單的話道破組織結構的核心,他說:「每一種有組織的人群活動,從製造鍋子到把人送上月球,都牽涉到兩種根本但相反的要求--把人力分工去執行必要的工作,然後再將這些不同的工作整合起來,去達成任務與完成活動。」(Every organized human activity—from the making of pots to the placing of a man on the moon—gives rise to two fundamental and opposing requirements: the division of labor into various tasks to be performed, and coordination of these tasks to accomplish the activity.)提倡狀況理論的兩位學者Paul Lawrence and Jay Lorsch則用”managing differentiation and integration”(管理分化與整合)來描述類似的見解。

從理性的觀點來看,任何的組織結構,都不外乎在回應「分工」與「整合」這兩件非常基本且重要的管理要求。比如一家醫院內要分設哪些部門,每一部門內有哪些任務或功能,這些任務要如何指派,任務與任務之間、部門與部門之間的功能界限或內容的異同等,這些都涉及與分工有關的結構。在整合方面,哪些單位或部門要隸屬同一位主管,一位主管要管轄多少單位或人員,醫院要有多少層級,各部門或層級的決策權,部門與部門之間有甚麼權利與義務關係,資訊要如何流動分享等,都是與整合有關的問題。對這些問題採取不同考量的醫院自然會產生不一樣的組織結構。

比如採取功能型組織(functional units)的醫院比較注重同性質任務的單位之間的整合,而較不去強調跨功能橫向部門間的協調。採取矩陣型組織(matrix,如設置專案常設單位,從跨功能的單位調專業人員來共同完成一個具體的計畫或任務)的醫院,則是希望兼顧同功能與跨功能的單位之間的任務整合。醫院臨床作業的標準化(比如訂定臨床路徑),也是試圖將臨床工作加以整合。較正式化的醫院(比如每一個人員編制都很明確,對每一個編制都訂定很詳細的工作職責說明書)則是在分工方面採取明確化的做法,正式化程度較低的醫院則是在分工方面保留彈性並給主管較大的考量空間。

SCT在過去四十年的發展以及許多學者的研究下,陸續找出許多會影響組織結構與組織成果之間關係的重要狀況,如環境的不穩定程度、所使用的技術的特性、科技的變化、組織任務或工作的不確定性、組織是否有許多創新活動、組織的規模、組織所採用的策略(前瞻策略或防衛策略;水平整合/多角化或垂直整合策略)。不過也因為學者提出太多會影響組織結構與成效的狀況條件因素,使得SCT變得很複雜,甚至不同的學者在探討某一種狀況對組織結構與成效的影響時,得到不同的結論;並且有時候使用不同的狀況來預測某種組織的結構與成效的關係時,會得到不同的結論,產生很多互相矛盾與不一致的問題,而招致不少批評。

為了解決這些問題,Lex Donaldson[1]這位學者嘗試將SCT的論點加以歸納整合,希望能理出一個簡潔且一致的SCT理論面貌,突顯SCT對相關因素的因果關係的解釋與預測能力。我覺得他提出的論點相當清晰並有說服性,因此採取他所提出的SCT見解。

Donaldson指出,當某個狀況條件改變時,組織原本的結構便與新狀況條件之間出現不協調(misfit),而導致組織的成效變差,這時組織為了繼續保有或改善其經營成效,便須要調整其結構,去適合新的狀況條件;當組織調整後的結構與新狀況條件取得調和時,其成效就可以確保,使該組織繼續經營下去。相反地,若組織無法有效調整其結構以因應新的狀況,其經營成果便會持續下滑,最終以結束營運收場,消失不見[2]。這是一個動態的過程,但是長期來看,這個動態會取得平衡,因此我們可以看到在某些有相同狀況條件的組織有很類似的結構,也就是組織結構與狀況之間有其相關性存在。這便讓研究人員可以去收集資料進行相關的實證研究。

組織結構可以從許多面向去分析,其中有三個重要的面向特別受到重視,首先是決策權的集中(centralized)或分散(decentralized);第二個是工作的細分(specialized)與正式化(formalized);第三個是組織結構的分化程度(differentiation)。

Donaldson將許多種不同的狀況歸納成三大類:(1)任務或組織活動的不確定性(task uncertainty);(2)任務或組織活動的相互依賴性(task interdependence);(3)組織規模(organizational size)。

任務不確定性-->有機型結構(分權決策以及低正式化/制度化)

任務或組織活動的不確定性所包括的狀況有環境的不確定性、技術、科技的變化、與創新等。這些因素都會增加組織所要執行的任務的不確定程度,當環境不穩定(如健保相關的政策或措施經常在改變)、所使用的技術比較複雜(急性住院診療所需要的技術要比門診所使用的技術來得複雜)、科技經常在改變(醫療科技不斷推陳出新)或組織本身相當重視且從事很多創新活動(開發很多新療法或作業流程改善的醫院)時,組織所要執行的工作便可能會有很多的變化,不會是固定不變的。此外,前瞻者(prospector)策略或防衛者(defender)策略的運用也是會影響任務不確定程度的狀況條件,當一個機構採取防衛者策略而不是前瞻者策略時,著眼點主要是降低創新的風險,以建立例行作業(routine operations)與控制成本取勝。因此防衛者策略會降低任務的不確定程度。

SCT認為當組織的任務很穩定、少變化、容易預測時,組織採用機械型的(mechanistic)結構會比較理想;相反地,當任務很不穩定、變化快速、難以預測時,組織最好採用有機型的(organic)結構。機械型結構主要就是決策權集中,而且有非常明確的工作明確劃分與正式化,因為這種結構的運作最穩定,不模糊,在一條鞭的作業之下,可以產生最大且有效率的產能。可是,如果任務與環境變得很不確定時,機械型結構可能會出現問題,因為這種結構很不靈活,而且決策資訊來源不夠充分,很容易做出不夠完整的判斷或誤判,導致失敗。這時有機型結構(分權決策、非正式化或低制度化)會比較理想,因為靈活度比較高,能夠在快速變化的環境中做出必要的因應,而且因為分權決策,參與決策的層面較廣,收集到的資訊也比較完整,比較不會誤判或決策錯誤,即使某個決策有錯誤,也比較不會影響大局。

組織規模-->科層化結構

當組織還很小(員工人數很少)的時候,組織的分工不會也無法很仔細,每個員工的任務大概都是由經營決策者視情況調整分配,由於人數很少,沒有很複雜的單位與層級區分,決策主管很容易直接指揮員工,重要的決定大概由負責的主管一個人說了就算,並不需要太多很繁複的規章,人治的色彩很濃厚,學者稱這種結構為簡單結構(simple structure)。當機構的規模與員工人數逐漸增加,機構勢必做進一步的分工與設置不同功能的部門,因此機構會橫向展開,同時機構的層級也會擴大。在這種情況下,機構的高階主管不可能再包辦所有的決策,必須適度授權給中階或各階層的主管,但是為了有效整合與指揮機構的運作,高階主管改用規章制度來管理機構,將組織的結構從簡單轉變成科層化結構(bureaucratic structure)。科層化結構的主要特色就是分散決策權以及高度的制度化或正式化。

此外,如上所述,組織規模也會影響組織的結構分化(structural differentiation)。組織的結構分化程度的具體指標就是組織內部不同功能的單位或部門數量以及組織的層級數,規模愈大的組織傾向有愈多的部門與層級,因此結構分化程度也會較大。

任務相互依賴性-->功能性結構

任務互相依賴性是指組織中各項活動彼此之間的關聯程度。有位學者James Thomson將工作互相依賴性分為三類:(1)共享(pooled)的依賴性是彼此之間沒有直接的任務連結性,比如門診護士與住院醫師並沒有直接的互動,但各自的工作與付出對整個醫院的目標共同有所貢獻;(2)順序(sequential)的依賴性是單向的任務連結,比如醫師要開完處方之後,藥師才能配藥、(3)交互(reciprocal)的依賴性是雙向的任務連結,像在開刀時,醫師、麻醉師與外助的密切互動合作。在這裡,互相依賴程度是(3)>(2)>(1)。

SCT指出組織所採取的三種與產品有關的策略會決定組織整體任務依賴程度。這三種策略分別是(1)單一產品策略,在此狀況下,組織只生產某一種產品;(2)垂直整合策略,這種組織的各項服務或產品之間是在一個價值鏈過程的上下游的關係;(3)多角化策略,組織同時生產多種服務或產品,但各項服務或產品之間並沒有明顯的相關性。採用多角化策略的機構內部不同產品部門各自負責自己產品的業務,彼此之間的任務相互依賴性相當低。採用垂直整合策略的組織中,由於各產品或服務之間有上下游關係,因此各產品部門之間的任務是呈現順序的相互依賴性。採用單一產品策略的組織內所有部門的任務都指向同樣一種產品,因此任務相互依賴程度最高,如果該組織還有創新活動(如產品改良)在進行,甚至會出現交互型的任務相互依賴。

組織的產品策略會影響組織採取功能部門劃分結構(functional structure,組織內的部門是依照功能的不同而區分),還是產品部門劃分結構(divisional structure,組織內的部門是依照所負責的產品去劃分)。任務相互依賴程度最高的單一產品的組織以採用功能型結構最為適當,由各個不同功能的部門(如生產、行銷、人資、財務等)共同完成一種產品的任務。而任務相互依賴程度最低的多角化經營的組織則以採用產品部門劃分結構最為適當。由於產品部門劃分結構在組織結構上也是分化或差異程度較高的,因此可以推論出任務相互依賴程度較高的機構(如單一產品策略的組織),其組織結構的分化程度較小。

此外,Thomson指出,當任務相互依賴程度較低(共享依賴)時,比較理想的是標準化(由高階主管訂定規章制度)的結構;當任務相互依賴程度中等(順序依賴)時,比較理想的是可以讓由各階層主管共同規劃的結構;當任務相互依賴程度較高(交互依賴)時,比較理想的是讓組織成員可以互相調整互動的結構。因此,當任務相互依賴程度上升時,組織最好是採用分散決策權以及較非制度化或低正式化的結構。

綜合以上SCT的推論,分散決策權的結構比較適用於任務不確定性高、任務互相依賴程度高、以及組織規模大的狀況;制度化/工作細分/標準化的結構比較適用於任務不確定性低、任務互相依賴程度低、以及組織規模大的狀況;結構分化比較適用於任務互相依賴程度低、以及組織規模大的狀況。

任務資訊需求

還有,Jay Galbraith這位學者提到組織運作或任務的進行必須有正確且充足的資訊,而組織結構或任務規劃的好壞,取決於是否能夠取得及運用所需要的資訊,而每一項任務的資訊需求程度,是由任務的不確定性、複雜度、與互相依賴性這三個因素所共同決定的。越不確定、愈複雜、互相依賴愈高,該任務所需的資訊程度就越高。用以下的公式來描述:

Task Information Requirements = Complexity x Uncertainty x Interdependence

用SCT看醫療資訊科技的發展與使用

我覺得HIT的使用代表一種醫療院所的組織面貌,也就是醫療院所使用HIT之後會增加其結構的標準化、任務的細分與明確化,因此使得任務的運作更為正式化。比如電子病歷系統(EMRs)或電腦臨床醫令系統(computerized provider order entry, CPOE)上線使用之後,臨床作業流程便更加標準化,每位臨床人員的任務業更為明確,電腦會去查核每一個臨床作業步驟是否有照原先所設計的去完成,然後給予臨床人員必要的提醒,警示,或甚至管控。臨床人員必須遵循系統中所設計的規範去執行臨床工作。因此有不少醫師形容使用醫師醫令系統是「食譜式的醫療」(cookbook medicine),醫師基本上必須按著系統中所設計的格式去診療,並使用系統所提供的診療紀錄範本,這也突顯出HIT在醫療院所組織結構的標準化上面所扮演的角色。

此外,HIT的運用也可以視為醫療機構對任務資訊的需求或處理能力。由於HIT有強大的臨床資訊收集、儲存與處理功能,因此可以滿足醫療院所在臨床資訊上面的需求與強化處理所需要的資訊能力。

以下是我所提出的假設:

多角化經營與專科經營
依照SCT的推論,標準化的結構比較適用於任務互相依賴程度低的狀況,因此HIT的使用也應該比較適用於任務互相依賴程度較低的醫院。如果一家醫院採用多角化經營或專科經營,在結構上分化程度較高 (相較於專科醫院或一般未採用專科經營的綜合醫院而言),組織內部各產品或服務線部門的任務相互依賴性較低,會比較適合標準化結構,所以建置HIT對這些醫院應該是比較理想的選擇。根據以上的討論,得到下面的假設:
假設1:愈多角化經營的醫院愈適合使用HIT。
假設2:採用專科(分科)經營的醫院較適合使用HIT。


垂直整合
醫院的垂直整合策略包括醫院與醫師的整合、住院服務與門診服務的整合、急性住院服務與慢性住院或長期照護的整合。美國傳統上醫院與醫師在行政上並未整合,給付也是分開的,醫師並不隸屬或專屬某一家醫院,而是與某家(某些)醫院有合作關係(開放型醫院)。不過近年來有醫院開始採取聘雇專屬的主治醫師,將醫師整合在醫院的行政體系之內(封閉型醫院)。

依照前面SCT的推論,標準化的結構比較適用於任務互相依賴程度低的狀況,因此HIT的使用也應該比較適用於任務互相依賴程度較低的醫院。如果一家急性綜合醫院採用垂直整合策略,比如聘僱自己的專屬主治醫師、開辦門診服務,或也提供慢性或長期照護服務,其在結構上分化程度較高 (相較於專科醫院或一般未採用垂直整合的綜合醫院而言),組織內部各部門的任務相互依賴性較低,會比較適合標準化結構,所以建置HIT對這些醫院應該是比較理想的選擇。此外,當醫院與醫師進行垂直整合時,醫院與醫師的搭配情況應該會比較密切,醫院在建置HIT方面比較容易透過行政機制納入醫師的意見或要求醫師配合,因此有助於HIT的建置與使用。據此:
假設3:垂直整合的醫院比一般的綜合醫院適合採用HIT。
假設4:封閉型醫院比開放型醫院適合採用HIT。
假設5:封閉型醫院比開放型醫院在導入HIT後比較能夠得到具體的成果。

組織規模
依照SCT的推論,制度化/工作細分/標準化的結構比較適用於組織規模大的狀況,由於導入HIT會增加醫療院所的結構標準化程度,因此HIT的使用應該比較適用於規模較大的醫院。較大的醫院也傾向有較多分科、多角化經營或垂直整合策略;如前面所討論的,這些因素都適合結構標準化與HIT的導入。此外,規模較大的醫院使用的技術複雜度通常也較大,對資訊的需求程度較高,HIT的導入比較能夠提供足夠的即時資訊給這些醫療院所去執行任務。最後,由於HIT涉及龐大的經費與資訊的專業技能,較大的醫院一般來說具備較多的財力或人力資源去建置或採用HIT。綜合以上的討論,得到下面的假設:
假設6:規模愈大的醫院愈需要導入或愈適合使用HIT。

不同科別的差異
依照SCT的推論,標準化的結構比較適用於任務不確定性低的狀況,因此HIT也應該比較適用於環境或任務比較穩定、變化較少以及比較容易預測的醫療部門。在醫院內的醫療部門大致可以分為兩大科系,內科系與外科系,相對而言,外科系所用的技術不確定性比較大,風險也較高,外科系主要的技術—手術所牽涉的臨床人員背景比較多元(幾乎與所有臨床科別都有互動,特別是麻醉科、病理科),這會增加外科系任務的相互依賴程度,而不適合結構標準化以及HIT的使用。因此:
假設7:內科系比外科系適合使用HIT;或者,內科系對HIT的接受程度會比外 科系來得高,所得到的正面成果也比較顯著。

不同臨床部門的差異
醫院中不同臨床部門的任務不確定程度也不同,在所有臨床部門中,醫療(醫師)所執行的任務的不確定程度應該是最高的,醫師所要替病人診斷的病情本身就是非常多樣且充滿各種變數;同時醫師須要與所有臨床部門互動,相互依賴程度相當高(順序型或交互型相互依賴)。這兩個因素使得醫師或醫療部門要比其他臨床部門(如護理、藥劑、檢驗等)不適合或較困難使用HIT。此外,相較於住院服務而言,門診服務的任務不確定性較低,任務相互依賴程度多半是順序型;而住院服務任務不確定大多比較高,不少任務的相互依賴程度已經達到交互型,因此門診要比住院部門適合實施或使用HIT。
假設8:醫療部門比護理部或藥劑部門不適合使用HIT;或者,醫療部門對HIT的接受程度會比護理部或藥劑部門來得低。
假設9:門診部門比住院部門適合使用HIT;或者,門診部門對HIT的接受程度會比住院部門來得高。


環境或任務的不確定程度
環境或任務的不確定程度與醫院建置HIT的關係比較錯綜複雜,甚至會有矛盾的推論結果。不過,這正好可以解釋或反應出醫院臨床醫療人員對HIT很複雜的態度,以及HIT的使用帶給醫院不一致結果的現象。

前面提到,制度化/標準化的結構比較適用於環境或任務不確定性低的狀況,因此HIT也應該比較適用於環境或任務比較穩定、變化較少以及比較容易預測的醫院或部門。可是若從資訊需求的角度來看,任務不確定性程度愈高,該任務的資訊需求也愈大,因此導入HIT並藉由HIT的資訊整合能力獲得正確與即時的診療照護資訊的迫切性應該也比較高。這也是說,當任務或環境不確定程度愈大時,醫院愈不適合建置HIT;可是另一方面,任務或環境不確定卻同時會增加醫院對醫療資訊的需求,並帶動對HIT的建置需求。這兩個狀況使得醫院在HIT的使用上處於兩難的局面。對臨床人員來說HIT的導入也有類似的困境,由於臨床任務本身所蘊含的不確定性,他們一方面排斥作業的標準化,可是另一方面卻必須有足夠的臨床資訊來協助任務的執行。因此便對HIT產生既愛又恨的矛盾情結,這個現象在醫師身上應該是最明顯的。因此醫師的任務不確定性比其他臨床專業人員來得高。
假設10:醫師對HIT的接受程度的差異度會比護理人員或藥劑人員來得大。
假設11:醫療部門使用HIT所得到的成果(如品質改善或錯誤減少)的差異度會比護理人員或藥劑人員的成果差異度大。


[1] Donaldson, Lex (2001). The Contingency Theory of Organizations. London, UK: Sage.有人說這本著作被學界認為可能是SCT最後的系統性論述。
[2] 這點與組織生態理論(population ecology theory)的想法一致,都認為組織若無法與其經營環境或狀況達成一致的話,便會被淘汰。不過這兩個理論對淘汰的過程或力量有很不一樣的看法,組織生態理論認為組織本身的調適能力很有限,因此無法與環境搭配的組織最終會是被環境選擇而出局(select out);SCT則認為組織本身有調適的能力,經營者可以去調整其結構,不過不見得每次的結構調整都正確,因此被淘汰是策略失敗或調適錯誤的結果。

2008年12月20日 星期六

美國醫界使用醫療資訊系統的情形

美國的醫療科技應該是居全球領先的地位,可是在醫療資訊系統的使用情況,從目前的研究或調查來看,成績並不是很理想。

醫療資訊科技的涵蓋層面與功能

醫療資訊科技(Health Information Technology, HIT)的包含層面很廣,不過最近常被討論到的較有代表性的醫療資訊科技有以下幾項:

「個人電子病歷或健康記錄」(personal health records, PHRs)是可以讓個人透過電腦套裝軟體去新增、修改與管理自己的健康檔案與就醫紀錄,以維護自己的電子健康相關資料的資訊技術,像著名的網路搜尋引擎公司Google就有開發並推出Google Health,給網友透過網路建置個人的PHRs。一般來說,PHRs分為兩種,一種是獨立或封閉型的系統(standalone PHRs),另一種是整合或網路連結型的系統(integrated or networked PHRs),前者的資料只能由當事人自己增修,後者的資料可以透過從其他的資料來源(如醫院、健保公司、診所或藥局)匯入或加以整合。Google Health便是屬於後者的PHRs,其中的健康或就醫資料除了可以由帳戶擁有者自行建置與增修之外,還可以與Google Health有合作關係的醫院、健保組織或藥局的資料庫連結,以便下載個人的就醫、用藥或檢查資料到自己的PHR。

PHRs是為病人、民眾或醫療消費者的需要所設計的醫療資訊功能,而以下的資訊科技則主要是為醫療提供者所規劃與開發的技術。「電子病歷系統」(electronic medical records, EMRs)是某個醫療院所藉由一組資料庫,去儲存其病人在院內所進行的所有醫療處置與診斷的過程與結果的資料(病人的健康相關資料如過敏藥物、病史、醫師的診斷、所做的處置、檢驗的數值等)。EMRs必須根據該醫療院所的醫療標準設計並與其臨床作業互相吻合,也可以加速與取代現行的紙張病歷作業。因此,一個功能完善的EMR系統有助於醫療作業的整合、臨床人員之間的溝通、醫療作業或結果的資料統整分析與臨床或行政作業的決策。

「電子病歷健康記錄系統」(electronic health records, EHRs)的功能與用途基本上與EMRs差不多,不過EHRs的分享性與包容性要比EMRs更強。EHRs可以讓不同機構的電子病歷資料互相分享與交換,有些甚至可以與PHRs進行資料的互相交流。比如知名的Cleveland Clinic和哈佛大學醫學院有建教合作的Beth Israel Deaconess Medical Center的EHR系統便可以與Google Health的資料互相連結。不同EHR系統之間之所以能夠連結與資料分享的前提是使用相同的資訊標準與定義。

其實,EMRs與EHRs都必須以E-prescribing(電子開單或電子醫令)為基礎,因此醫師電腦醫囑系統(Computerized physician order entry, CPOE)通常都被歸入電子病歷系統裡面。CPOE或e-prescribing系統讓醫師能夠直接從電腦輸入病人的診斷與健康資料、開藥單、檢驗單、安排各種處置(如手術)。功能較完備的e-prescribing系統還可以幫醫師在為病人下醫囑時,去核對是否有相關的衝突事項。比如醫師所開的藥是否與病人的過敏症衝突或與病人目前在服務的藥物有交互作用,因此可以為病人的安全把關。

依照功能來看,一個EHR系統有四個核心的功能,包括病人健康與就醫資訊的儲存、增修與擷取、病人健康與就醫結果的管理、醫囑的輸入與支援和臨床決策支援;其它的功能還包括電子(資訊)溝通與相連、病人支援(如提醒病人回診)、行政支援(如檢查排程)等。

HIT的使用普及情形與影響因素

在2005年,美國大約有24%的診所醫師使用某些EMRs的功能,可是只有大約9%的診所醫師所使用的EMR系統具有較完整的功能。醫師人數較多的診所使用EMRs的比例越高。

根據美國醫院協會在2006年所做的一項調查,美國只有11%的醫院已經建置完整的醫療資訊系統,57%的醫院有部分的醫療資訊功能已經上線使用,有32%的醫院尚未開始建置。在醫院裡,只有十分之一的醫師有固定在使用醫療資訊系統。

在討論有哪些因素對美國醫界在採用HIT方面造成阻礙時,學者所提到的原因大致相同,包括建置HIT的費用非常龐大,對醫療院所來說是很大的成本,可是卻沒有實質的收益幫助(基本上健保給付並沒有因為使用HIT而增加)。另外一個原因是至目前為止HIT仍缺乏一致的資訊標準,這使得醫療院所不知道要採用哪一套系統,增加其觀望的可能性;事實上這個問題會有很深遠的影響,當HIT標準不一時,現在已經建置使用HIT的醫療院所會成為未來在標準化的過程中成為阻礙。此外,隱私與資訊安全也是一個顧慮。

除此之外,美國醫界在HIT的發展與普遍化與其他國家有一些不太一樣的地方,首先,美國政府對HIT的推展比較採用由下往上的模式,基本上是讓醫界與資訊廠商自由發展,必要時提供獎勵或補助,與一些歐洲國家由政府出面整合的由上往下模式不太一樣。另一個相關的因素是美國醫療體系要比其他國家的情況來得零亂,其他已開發國家都由政府出面主導全民健保,藉此奠定相當程度的醫療或資訊標準化,在美國缺乏這樣的機制。還有,美國是少數採用開放型醫院制度的國家,也就是大部分的醫師並不是隸屬某家醫院,而是取得醫院的行醫權(privilege),將須要住院診療的病人轉到醫院,再前往該醫院為病人做相關的診療,醫院則提供設施、護理人員與相關的臨床支援,幫助醫師照顧病人。因此在這種制度下,醫師與醫院是合作關係,而非隸屬關係。醫院建置HIT(如實施CPOE)時,許多臨床作業流程都可能要做調整,受到最大影響的就是醫師。可以想見許多醫師對HIT有排斥的心理,而這時如果醫院缺乏行政上整合醫師作業的機制,只能道德勸說或透過財務誘因去鼓勵醫師使用HIT,效果將會是有所折扣。

HIT的建置成本與效益評估

HIT的成本與所帶來的好處也是一個很受到關注的重點。但是不同的研究或評估所得到的結論並不相同。蘭德研究機構(RAND Corporation)估計如果15年後全美有90%的醫院與診所都建置並使用HIT的話,那這15年內平均每一年的HIT建置費用大約是80億美金(未包括維護、升級與人員的費用)。如果HIT被妥善建置並全面採用的話,可以降低醫療成本並且增進醫療品質。它們估計HIT所提升的作業效率每年可以省下770億美金,而因為提升病人安全、醫療品質與健康管理所帶來的效益,每年大約在430-950億美金。比如醫師電腦醫令系統每年可以減少20萬件藥物不良事件,省下約10億美金的醫療成本;而HIT對肺炎疫苗的接種率的提高每年可以避免約15,000~27,000人的死亡。

有一篇文章[1]去收集並整理HIT效益的研究文獻後指出,一般來說,HIT有助於提升醫護人員遵循臨床作業指引,加強對病人病情的監測與管理,以及降低醫療錯誤,而使醫療品質獲得改善,這些品質效益在初級或次級預防照護方面特別明顯。此外,HIT有減少醫療使用率的效果,因此可以提升醫療效率與降低醫療支出。不過HIT對醫療院所的作業效率以及醫師的生產力的提升並沒有顯著的作用。這篇文章的作者也指出他們所收集的文獻中,品質與可信度比較高的文獻大多來自針對四家早期建置多功能HIT的大型醫學中心的實證研究,這四家醫學中心都是使用自己開發的HIT系統,因此這些結論能否適用到其他大多數是購置由資訊公司所開發的HIT系統的效益,是一個問題。

事實上也有研究發現不太一致的結果。有研究指出賓州大學醫院在導入CPOE的階段,某些藥物的用藥錯誤率升高;另一篇研究某家醫院在EHR系統的導入期間,兒科加護病房的死亡率上升。還有研究發現在實施E-prescribing或CPOE的過程中,醫師的工作效能下降10-20%。

以上這些評估HIT效益的方法,都比較是用某一種具體的結果作為衡量HIT成功或失敗的指標,用一次分析去看HIT的成效。有些學者[2]建議個別的醫療院所採用過程取向的評估方式,將HIT的實施與成效視為一種循序漸進的進展,不只是用一次的分析或某一個結果指標來看待HIT的效益。這些學者以自己親身參與一個大型學術型醫學中心的資訊發展委員會的經驗,指出一個醫療機構在發展HIT(如建置EMR系統)之前,必須有非常明確的目標,有了清楚的目標,才知道如何評估該項HIT建置計畫是否有幫助我們達成所想要的結果。問題是,對醫療院所來說,建置HIT的目標通常並沒有我們想像的那麼容易釐清。

作者說他們委員會剛開始想到幾個建置HIT的目標包括:去整合相關的資料庫,收集相關的評估資料;評估醫療錯誤事件報告系統中與IT有關的事件;用問卷調查去評估HIT實施後的使用率或接受度。作者指出這些其實是要去做的工作,並非HIT的目標。因為委員會中的與會者多半從現行的臨床作業模式去思考HIT的目標,所以大多只是想要用HIT去取代現行的紙張作業,因此建置HIT的目標都被侷限在繼續與完成現行的作業,而缺乏真正開創性的目標。

後來他們進一步去思考,提出兩點HIT較長期的目標,包括當病人資訊系統建置起來,院內所有病人的資料都可以加以整合時,可以幫助臨床人員很快知道某些處置的效果,或者在當某位病人的檢驗報告出爐時,主治醫師馬上可以知道該病人罹患某個疾病或症狀的機率是多大(亦即臨床決策支援);再來是要使用HIT來改善對病人的照護。

由於HIT牽涉層面很廣,對不同的單位有不同的意義與用途,因此他們也分成幾個方面各別思考HIT的目標,包括:申報與給付業務、配合法規要求、品質與經營成果的匯整報告、病人資料儲存、電子醫囑與表單、臨床決策支援與必要的警示、轉診、臨床成效評估與品質改善、病人掛號、作業流程與效率。

此外,作者提到一個重要的觀念:臨床工作與所使用的工具兩者是會互相牽引,也必須互相調整的。HIT對臨床作業來說是與以往非常不同的工具,勢必會對臨床工作產生深遠的影響,這是一個改良臨床作業的機會,但也對現行的臨床作業造成很大的干擾。因此,如果用使用者對HIT的接受程度或使用率來衡量HIT的成果,其實會使得HIT的建置與設計變得很保守,只是反應現行的作業模式,缺乏開創性。

作者要強調的,是建議醫院在建置HIT時,要考慮到這些因素,盡量鼓勵臨床人員跳脫現行的醫療模式,去思考HIT所可能帶來的改善機會與可能造成的負面效果。當然,我們不可能預知所有的狀況,所以這是一個循序漸進的過程,不是一個有與無(HIT)、(成果)好與壞、(HIT實施)成功與失敗的二分判斷。首先建置HIT的醫院要有明確、開創性的目標,照著這個目標,設定各階段實際的期望,必要時重新界定狀況與條件,隨時去調整HIT與臨床作業,使兩者能夠有良好的搭配,使醫院的照護品質與經營成效日益進步。不過作者也提醒,發展或導入HIT並不是一條絕對平順的過程,有時候結果很可能會不如預期,甚至經常有爭議與讓人疑惑的情況會出現;HIT的成效也不盡都可以被量化或衡量,因此有時候質性的了解可能很有幫助。

HIT的使用對醫病互動的影響

以前曾經與醫院的同事討論到,當醫師使用電腦醫令系統時,會不會影響到醫病互動的情形,比如醫師眼睛一直盯著電腦螢幕輸入資料或點選處置,而減少與病人的目光接觸?病人對醫師使用電腦醫令系的反應又會是如何?這方面的研究並不多,不過最近看到一篇[3]有關的質性研究,相當有參考價值。

這篇研究發現當醫師診療過程中使用EHR系統時,有14個因素會影響醫師與病人的互動,他們將這些因素歸納為四大主題,分別是空間位置因素(spatial)、關係因素(relational)、教育因素(educational)、組織結構因素(structural)。

在空間位置因素方面,首先是電腦螢幕置放的位置與方式,對醫病互動有明顯的影響。當螢幕體型愈大、位置固定不能移動時,醫病互動氣氛明顯比較緊張,不自在。使用置放在移動式架子上的液晶(平板)螢幕,讓醫師可以隨時移動調整則是醫師與病人比較喜歡的方式,這可以讓醫師視需要調整螢幕給病人看到他們的資料,讓病人參與診療。有些醫師覺得這種方式讓他們用EHR來增進而不是阻礙他們與病人的互動。但是實際上這種移動式螢幕的方式被採用的情況並不多。

醫師使用EHR的方便程度也與醫病互動有關,當醫師在診間、醫院以及家裡都可以進入EHR系統時,當有需要與病人討論病情或溝通時,病人會覺得醫師隨時能夠掌握自己的病情,提供較沒有間隙的服務。

醫師診療的流程也受到EHRs使用的影響。研究發現除非醫師在開診以前就將當天就診的病人資料全部看過,否則一般來說當醫師進入診間時,會直接先走到電腦前面,打開螢幕,叫出病人的資料來看,而不是先與病人寒暄、問候。這種情況下病人大多呆坐在診間,不然就是獨自表述這次前來就醫的原因。只有少數醫師會先與病人打招呼,聆聽病人的問題,再故意徵求病人同意讓他從電腦叫出之前就醫的紀錄出來參考,然後才坐到電腦前面。

在關係因素方面,醫師使用EHRs與病人的病情與症狀會互相影響,當病人的病情很單純,醫師通常比較容易使用EHR系統原先設計好的電腦診斷或病歷內容範本,只要簡單修改一些內容,便可以完成診療資料的輸入。可是對於病情比較複雜,不典型的症狀,或特別的病人(如憂鬱症病人),醫師就可能比較不適合或不容易在診間使用EHRs完成診療。

醫師的行醫型態也是一個重要因素,大致分成三類:第一類的醫師是資訊取向的醫師,這些醫師多半坐在電腦前,使用醫令系統所設計的資料格式與流程向病人問問題,完成診療。第二類是人際取向的醫師,這些醫師會將電腦先放在一邊,面向病人,專注地聆聽病人述說自己的症狀與病情發展。第三類是管理取向的醫師,這些醫師所採取的是將診療分階段進行,比如先聽病人述說病情,再回到醫令系統將剛剛聽到的訊息輸入電腦,然後又回到病人,進行下一階段的問診或療程。

此外,醫師對EHRs的態度也會影響醫病互動。認為EHRs對醫病互動有意義,正面看待EHRs的醫師比較會與病人分享EHRs資料;只是將EHRs當成另一種病歷型式的醫師就比較不會用EHRs與病人互動。

在教育因素方面,醫師使用電腦或EHRs的能力有很大的影響,比如醫師的電腦打字與操控滑鼠的能力、對視窗軟體功能的熟悉程度就是一些非常明顯的影響因素。這方面能力較佳的醫師在使用EHRs與病人的互動也有比較自在的表現。

許多醫師對在診療中一方面要使用EHRs,一方面要與病人有直接互動感到衝突與無所適從,而衍生出一些壓力。有沒有需要再去教導醫師(或在醫學教育中對醫學生與住院醫師)資訊時代的醫病互動方式,也是值得討論的議題。有些醫學教育學者認為醫病互動主要是提升診療品質,使用EHRs只是其中的一環,因此應該要比較廣泛去思考,並不只是教導醫師如何使用EHRs。

原本很多醫師期待EHRs可以強化醫師對病人的教育功能,比如透過網路將檢查資料傳給病人,與病人討論,或要教導病人如何在網路上蒐尋相關的衛教資料,不過在臨床實際場合,這些功能都用得不多。醫師大多是在診間印衛教單張給病人參考。研究人員也觀察到,病人對EHRs的功能與用途大多不了解,甚至有些恐懼(害怕自己的病情與健康記錄會不會被竊取、曝光),但病人多半不會表達出心中的疑惑,也很少有醫師主動去告訴他們。這份研究發現當病人對電腦比較安心時,對EHRs與醫病互動的態度也比較正面。

在機構或結構的因素方面,醫院或診所的成本考量會影響是否配置診間助理協助需要的醫師輸入醫令,而影響醫師與病人的互動方式。一般來說,醫師依照EHR系統中預設的紀錄範本所製成的病歷被認為不夠深入,並缺乏對病人的病情描述的詳實記載,有些醫師批評這是食譜式的醫療,而對EHRs產生反感。不過有些醫師認為這種套裝式的診療設計有助於醫師完成該作的診療,比較不會遺漏重要的步驟。

機構的文化也有影響,有些機構對EHRs有普遍的支持,有些機構內部的醫師則普遍對EHRs持質疑的態度,這些機構文化或氣氛會進而影響醫師在與病人互動時,表達對EHRs的肯定或不滿。

醫療資訊科技如EHRs的持續變化也是影響醫師使用EHRs以及與病人互動的重要因素。由於科技的變化,醫師必須一直適應EHRs的修改與改變。許多醫師明知EHR系統有許多功能,實際上用到的功能卻只佔一小部分。這也會影響醫師對EHRs的自信心,以及在臨床運用上與病人互動的表現。

這篇文章認為EHRs在臨床診療中的角色與影響力,已經不只是一個醫師運用的工具而已,而是像一個醫病之外的第三者,某種程度上扮演了醫病之間的溝通者或阻礙者的角色。作者提醒醫療院所在運用HIT如EHRs時,必須注意EHRs本身影響醫病互動的角色,不要以為EHRs對診療或醫病互動都一定是正面的。在了解這些情況之後,才能設法將EHRs導向原本所預期的方向與功能去發展。

[1] Chaudhry, B., Wang, J., Wu, S. et al. (2006). Systematic review: Impact of health information technology on quality, efficiency, and cost of medical care. Annals of Internal Medicine, 144:742-752.
[2] Schulman, J., Kuperman, G. J., Kharbanda, A., Kaushal, R. (2007). Discovering how to think about a hospital patient information system by struggling to evaluate it: A committee’s journal. Journal of the American Medical Informatics Association, 14(5):537-541.
[3] Ventres, W., Kooienga, S., Vuckovic, N. et al. (2006). Physicians, patients, and the electronic health record: An ethnographic analysis. Annals of Family Medicine, 4(2):124-131.

2008年12月13日 星期六

不同所有權屬性的醫院開辦護理之家的差別

「計量經濟學的群組追蹤與非線性方法」這門課的期末報告必須針對一個研究問題,收集相關文獻以及資料,並使用課堂中所討論到的某種計量經濟學(迴歸)模型去分析資料,最後討論分析結果與研究發現。事實上等於是進行一份實證研究,寫成一篇濃縮版的論文或研究報告。

這門課的最後一堂課是同樂會,老師準備了pizza、飲料與點心給全班享用;不過天下沒有白吃的晚餐,每位同學必須針對其研究內容做簡短的分享與報告。在聽完大家的報告之後,我發現雖然這門課是經濟研究所開的,但是同學們的研究題目相當多元化,其實幾乎任何問題都與經濟有關;而且經濟學透過計量經濟學的運用,幾乎可以對任何問題進行實證研究,大大擴展了經濟學的勢力範圍。

經濟學分析層面的無遠弗屆,可以從這次班上同學們的研究主題看出一些端倪—包括房屋市場、美元與日圓匯率的預測因素、電力輸送線的電力負載與價格的關係、證券投資的獲利因素分析、911事件後航空需求降低對航空公司之間及機場之間的競爭的影響、恐怖份子的理性效用分析、使用毒品(或藥物濫用)與犯罪率的關係、歐盟擴大對歐洲民眾移民美國的影響、公平貿易與援助對非洲國家經濟發展的貢獻關係、影響撒哈拉次區域非洲國家嬰兒死亡率的因素、維吉尼亞州產婦高血壓症狀對新生兒體重過低的影響;實在都很有趣,也很有創意,大大開了我的眼界。

我選的題目,是跟健康照護產業有關的主題。在美國,健康照護產業有許多與其他產業不同的面貌,其中一個就是同時具有多種不同所有權屬性(ownership)的機構。其他產業要不就是全部是營利機構,不然就全部是非營利機構。健康照護產業卻同時有公營(政府經營)、營利與非營利機構,因此健康經濟學者與組織研究學者對此現象特別感到興趣,這方面的研究相當豐富。

我的研究報告題目是:” The Differential Impacts of the Balanced Budget Act of 1997 on Hospital Provision of Nursing Home Services among Public, Nonprofit, and For-profit Hospitals”,我特別感興趣的是不同所有權屬性醫院在開辦或經營護理之家方面,會不會受到政策改變的影響,而有明顯不同的反應。

1997年美國國會通過一個聯邦法案—Balanced Budget Act of 1997 (簡稱BBA),這個法案主要是想控制逐年飆高的Medicare支出,其中有一項政策是改變Medicare對長期照護服務的給付方式,因此基本上護理之家、居家照護、安寧照護等長照服務的Medicare給付都會受到影響而降低。這篇分析就是要去探討在面對Medicare給付下降的情況下,相較於公立醫院,非營利醫院與營利醫院在繼續或停止經營護理之家的決策與行為有否差別?

政策背景

1983年美國開始實施DRGs制度,大幅改變醫院營收方式與營運生態。基本上美國的醫院產業在1980年代以前是蠻穩定且平靜的,政府的獎勵方案很多,政策穩定且優惠,市場的需求穩定上升,保險的給付也很優渥。但是這個情況被1983年實施的DRGs整個打亂了,DRGs實施前美國的健保是採論量給付(fee-for-service)制度,醫院根據所提供的服務去申報,健保組織就照數給付給醫院。不僅如此,當時公辦的Medicare還收集所有醫院的服務成本去制定給付費用,依照醫院實際的經營成本去給付醫院服務(cost-based reimbursement),因此醫院要虧本也很難。

1983年Medicare開始對住院給付採用DRGs,也就是將資源耗用相近的相關診斷歸類成相同給付的組別,總共有500百多組。在此制度下,Medicare是依照病人入院時的診斷去給付住院服務費用給醫院,不再是以所做的處置去給付,因此醫院為了不虧本,必須盡可能在給付的額度內去完成每一位病人的診療與照護,這就造成了兩個很明顯的結果,第一個是醫院平均住院日的縮短,再來就是醫院快速朝多角化經營發展,包括門診服務、長期照護服務等,因為這些服務項目仍然是論量給付。

從1980年代到1998年之間,一般來說,美國的長期照護服務,如護理之家與居家照護,是有利潤的產業,這段期間長期照護服務的提供者可以向有一定經濟能力的自費個案收取照顧費用,而經濟弱勢的個案則有政府公辦的Medicare或Medicaid的論量給付,因此經營上沒有甚麼風險,具有一定的利潤。因此當1980年代醫院受到DRGs的衝擊導致住院利潤下降時,往長期照顧服務發展或進行產業垂直整合是醫院一項很理想的應變策略,其出發點是利潤或財務的考量。

醫院發展與經營長期照護還有另一個重要的考量,就是可以幫助醫院順利將病情穩定但需要後續慢性或長期照護的病人轉到所需要的長照機構,讓醫院可以有效縮短病人的住院日數。由於人口老化,醫院所照顧的病人疾病嚴重度、慢性疾病所帶來的失能程度都逐漸上升,出院病人需要長期照護的數量也跟著增加;可是DRGs之後每家醫院都有縮短住院日的壓力,而附近長期照護機構數量與設施卻很有限,醫院對長照機構的依賴便會愈來愈高,有時候甚至病人沒有長照機構可以轉出去,導致病人出院轉介的不穩定性也愈大。這時,最好的方式,就是開辦自己的長照服務,透過垂直整合,掌握病人的出院安排,不用看其它長照機構的臉色。

由於醫院所採取的將需要的病人盡快轉到長照機構的策略被批評為將照顧住院病人成本移轉到長期照護,造成Medicare支出大幅上漲,因此美國國會通過BBA,規定從1998年起,美國的Medicare對護理之家及居家照顧服務也開始採取與DRGs類似的前瞻性支付制度(prospective payment system, PPS),稱為「資源耗用群」(Resource Utilization Groups, RUGs),這項措施使得美國的長期照護產業進入寒冬,與醫院受到DRGs的衝擊類似的情況也發生在長期照顧機構上面;長照服務變成利潤少、風險高的服務。因此,如果當初醫院跨入長期照護產業的主要原因是利潤或財務考量的話,那麼我們應該可以在1998年開始看到醫院有反向的操作方式,也就是逐漸退出或減少長期照護服務的趨勢。有一些研究或政府的報告指出在BBA生效之後到2000年之間,原本開辦護理之家或居家照護服務的醫院中,有相當高的比例不再經營這些長照服務。

以上所述的政策變化動態提供研究人員很好的機會去探討醫療照護政策對健康照護機構的影響,以及健康照護機構在政策環境改變時所採取的因應與行動。因此我就採取自然實驗的研究設計,採用政策全面性的實施做為一個實驗介入措施(intervention),以公立醫院做為對照組,營利醫院與非營利醫院為實驗組,去比較政策介入措施對他們的衝擊的差異情況。

理論架構與研究假設

我所寫的這篇研究報告基本上認為不同所有權屬性的醫院在面對BBA所帶來的經營長照服務財務誘因降低時,應該會有不一樣的反應,或者反應程度會有所差別。其中,營利醫院的反應可能是最容易預期的,因為營利醫院的出發點與經營目標很明確,也應該與一般的營利公司或廠商一樣,就是獲取最大的利潤。因此營利醫院在長期照護服務有利潤時應該會最積極開辦長照服務;相反地,當長期照護變成沒有利潤或虧本服務時,營利醫院也最有可能結束長照服務的業務。

相對來看,在其他條件相同的情況下,公立醫院應該是最不會因為政策或經營環境改變而調整其提供長照服務的經營決策。主要原因是公立醫院的設立與營運目的主要是配合政策或政府提供必要的照護服務給需要的民眾,所以當社會有日益增加的長照需求時,原本就已開辦長照服務的公立醫院應該不會因為Medicare的給付減少就停辦這些長照服務。此外,公立醫院有政府的預算補助,所以受到給付減少的衝擊比較不會那麼直接。還有,公立醫院對財務績效比較不像營利醫院對財務績效那麼敏感;財務績效幾乎是營利醫院經營的唯一指標,卻不是公立醫院最重要的經營指標,公立醫院的生存主要依據是政治或政策考量,並非經濟或財務考量。只要符合政策的目的與政治的需要,即使經營有財務虧損,公立醫院仍然可以繼續經營。這些因素加起來,我預測在BBA或RUGs實施之後,公立醫院在經營或提供長照服務方面的變化應該是最小的。

再來看非營利醫院的情形,我覺得可以將非營利醫院的屬性視為夾在公立醫院與營利醫院之間,一方面非營利醫院沒有政府預算的補助,必須自負盈虧,守住損益兩平的經營底限;另一方面非營利醫院獲得稅務減免的優惠,而且受限於利潤不得分配的規定(non-distribution constraint),以及通常獲得較多的公益捐款,因此應該會有比較充裕的財務資源去提供必要、甚至是虧本的服務給社區民眾,這也是政府給予非營利機構免稅待遇之後所要求非營利醫院善盡的社會責任。健康經濟學者Weisbrod就認為非營利醫院是公共照護服務的民間提供者,主要就是要去彌補政府在公共照護服務所提供的不足;並且非營利醫院所提供的服務可以比公立醫院的服務更能滿足廣泛對象的需要,因為公立醫院通常有特殊的服務對象(軍人、退伍軍人、低收入年長者等),而非營利醫院比較沒有這方面的限制,服務角度比較靈活。

此外,非營利醫院通常有其特殊的使命,比如照護較需要的弱勢族群,因此為年長者開辦長期照護服務對許多非營利醫院來說是實踐使命的途徑之一;而且若將長期照護的品質做好,也會提高非營利醫院的社會形象與聲譽,有助於社會資源(如捐款)的取得。因此非營利醫院比營利醫院有更大的動機去提供長期照護,當長照服務的給付下降時,也許有些非營利醫院會因此停辦長照服務,但是我預期程度應該會比營利醫院來得低。不過由於有損益兩平的財務底限,並且缺乏政府預算的挹注,所以非營利醫院退出長照服務的情況應該會比公立醫院來得普遍。

有一篇研究論文[1]就發現,公立、營利與非營利醫院在提供居家照護服務(home health services)方面有很明顯的差別,在1997年之前,當居家照護服務是處於有利潤的情況時,在這三種屬性的醫院當中,營利醫院開辦居家照護的可能性[2]每年以最快的速度在成長;其次是非營利醫院,但是其開辦居家照護服務的可能性與變化情況大概是與公立醫院情況差不多。在1994年與1997年之間,非營利醫院開辦居家照護的可能性已經高過其他兩種屬性的醫院。

不過1997年之後,當居家照護變成沒有利潤的服務時,可以看到營利醫院提供居家照護的意願大幅下滑,而非營利醫院也有小幅度的下滑;但公立醫院還有持續增加居家照護服務的提供的趨勢。這篇研究提供非常明顯的證據,顯示不同所有權屬性醫院對居家照護給付改變的不同反應。

然而據我所知,目前為止尚沒有實證研究去比較在BBA之後,不同所有權屬性醫院在提供護理之家服務的變化差別。因此我的研究分析就鎖定在這個主題上面。

分析方法

我所用的資料主要是來自美國醫院協會(American Hospital Association, AHA)在1997年與2000年的全國醫院調查的資料庫;AHA從1946年開始每年對美國的醫院進行普查。這個資料庫涵蓋九成以上的美國醫院,可以說是研究美國醫院產業最主要資料來源。這次研究的樣本是在AHA這兩年資料庫中的急性社區綜合醫院,但是我排除由聯邦政府經營的醫院(聯邦政府醫院都有很明確的服務對象,如退伍軍人、現役軍人或印第安保留區,與其他的醫院有很大的差別),以及排除在美國50個州與華盛頓特區以外的美國特殊屬地(如維京群島與波多黎各)的醫院。

在迴歸分析模式方面,我是採用這堂課所學到的邏輯迴歸(logistic regression,或稱logit model),這是專門用來分析當應變數是二元變數(binary variable)的問題。因為這份研究的應變數(dependent variable)是個別的醫院有否開辦或提供護理之家的服務。如果A醫院有開辦護理之家,此變數的值便是1;若B醫院沒有開辦護理之家,那B醫院此變數的值是0。我所使用的計量模式如下:

nhhospi, year=β0 + β1profiti, year + β2nfpi, year + β3yr2000 + β4(profiti, year* yr2000) + β5(nfpi, year* yr2000) + β6X6i, year + β7X7i + εi, year

這個模式中,nhhosp是應變數,代表某家醫院有否提供護理之家服務;profit是代表某家醫院是否為營利醫院;nfp是指某家醫院是否為非營利醫院;yr2000是代表該筆資料是否來自2000年的資料。而這篇研究報告最關切的是公式中的兩個係數,β4與β5。β4所代表的是1997年與2000年之間,營利醫院與公立醫院在開辦護理之家的相對變化,或者變化程度的差異。β5所代表的是1997年與2000年之間,非營利醫院與公立醫院在開辦護理之家的相對變化。因此計量經濟學稱這個計量方法為「差異中的差異估算」(difference-in-difference estimation)。

這份分析的基本單位是個別醫院,在我的研究樣本裡面,1997年有3,803家醫院的資料,2000年有3,536家醫院的資料,總樣本數是7,339。我並沒有採用panel study的模式,去要求這兩年的樣本必須是由同一群醫院所組成的,而是用” independently pooled cross-sections across time”,意思是將這兩年所有符合樣本條件的醫院都放在一起做分析比較,但來自不同年份的兩組醫院樣本應該大致上是重疊的,不過不盡然相同,然後我用yr2000這個變數來區別不同年的醫院資料。

由於同一家醫院1997年與2000年的變數之間並非獨立的,而是有某種程度的相關性,比如如果A醫院在1997年有經營護理之家,可以預期A醫院2000年繼續經營護理之家仍有某種程度的可能性。這個問題會牴觸迴歸分析模式的基本假設,導致係數估算質的標準誤差的偏差,造成不準確統計驗證。為解決這個問題,在用統計軟體STATA進行迴歸分析時,我用robust correction去校正每一個係數估算的標準誤差的可能偏差。

X6是指一組與醫院特性有關的變數,我預期這些特性會對醫院提供護理之家服務有所影響,因此必須加以控制,以便能夠將醫院所有權屬性的作用單獨隔離出來。這些醫院特性包括醫院的規模(規模愈大的醫院服務項目愈多);Medicare病人與Medicaid病人分別佔某家醫院總住院人日數的比例(反應某家醫院分別受到Medicare與Medicaid給付影響的程度,以及對護理之家服務的依賴程度);醫院有否開辦老人醫學服務(有開辦老人醫學的醫院可能會有較多的年長病人,因此對護理之家服務的需求或依賴會比較大);醫院是否有開辦其它長照服務項目,如居家照護(有這些服務的醫院可能可以用其它長照服務來取代部分護理之家服務的功能,因此可以降低對護理之家的需求);醫院的平均住院日與佔床率(平均住院日較長以及佔床率較高的醫院有較大的壓力必須讓病人盡早出院,因此對長期照護服務的依賴程度較高);醫院是否加入某個醫院體系(會受到體系或盟院的影響,增加或降低開辦長照服務的可能性);以及是否為教學醫院(教學醫院與非教學醫院經常有很不相同的服務組合與決策考量,因此這個變數在醫院相關的研究中通常都會被控制)。

X7是包括一組醫院所處的市場環境的變數,其中有醫院是否位於鄉村(鄉村的長期照護資源相對比較缺乏,醫院開辦長照的情況也許會比較普遍);醫院所在服務市場的老年人口比例(位處於老年人口比例較高的市場的醫院年長者病患比例應該也比較高,因此對長照的需求也會較大,開辦護理之家的可能也跟著較高);社區或服務市場中老年人口與護理之家床數的比例(這個比例愈高代表該地區對長照的需求程度愈大,因此該地區中的醫院有較大的壓力要開辦護理之家)。最後是一組各州的控制變數(每一州都有一個代表變數,以維吉尼亞州的醫院當作比較或基準組),控制這些州效應的主要理由是各州對護理之家的開辦有不同的規定,有些較嚴,有些較鬆;而且州政府對Medicaid的給付標準也不一樣。這些都會影響不同州裡面醫院開辦或提供護理之家服務的可能性,因此必須加以控制。

在這些變數的資料除了來自AHA的年度醫院調查資料庫之外,市場的資料(每一個郡裡面的總人口、年長者人口、護理之家總床數)是來自Area Resource File (ARF),這個資料庫有每一年各個郡的人口與健康照護設施與資源(醫院、護理之家、醫師、健康專業人員等)相當完整的統計資料。

分析結果與討論

從這篇研究報告的最主要結果來看,我的研究假設並沒有獲得實證的支持。雖然在1997與2000年之間,營利醫院比公立醫院較有可能停辦護理之家,可是他們之間的差別在統計學上並不顯著。此外,出乎我預期之外的,結果顯示事實上非營利醫院比公立醫院更有可能繼續開辦護理之家,不過這個差別也是不顯著。更出乎我意料之外的是,從這個結果看來,整體來說,BBA不僅沒有造成不同所有權屬性醫院對於停辦護理之家的反應造成顯著差別,甚至沒有對醫院在提供護理之家服務方面有任何顯著的影響。

由於上述提到的Horwitz (2005)研究論文發現在BBA之後,不同所有權屬性的醫院在提供居家照護服務確實有不同程度的改變。所以我再用相同的資料、變數與計量模型去分析醫院在提供居家照護服務的變化情況。所得到的結果與Horwitz的研究論文所得到結論相當吻合。也就是在BBA之後,在開辦居家照護服務的相對可能性方面,營利醫院只有公立醫院的五分之一,而且是顯著的不同;而非營利醫院約是公立醫院的0.88,不過差別並不顯著。

對照之下,我發現BBA對醫院提供居家護理的影響程度要比醫院提供護理之家服務的影響程度要來得大且顯著。我覺得其中可能有三個原因可以解釋這個差別:(1)居家照護的主要給付是來自Medicare,而護理之家的主要給付來源並非Medicare,而是Medicaid。因為BBA主要是改變Medicare的給付方式,因此醫院經營者可能會認為BBA對護理之家所帶來的財務衝擊比較小,因此改變護理之家經營的幅度比經營居家照護的改變幅度來得小。(2)對醫院來說,由於出院病人需要較密集的護理照護,護理之家可能是比居家照護更重要的病人出院轉介的地方,因此對護理之家的依賴程度要比對居家照護的依賴程度高很多。在這種情況下,醫院還是不能輕易停辦護理之家,以免影響到醫院在病人出院準備與安排的主控權。(3)相較於居家照護,開辦護理之家所需要的資本投資、設施與所用到的人力比較多,因此若醫院已經開辦護理之家,要停辦時所要考量的因素會比較多,比較缺乏彈性,也許無法像居家護理那樣說要停辦就停辦。而這篇研究報告的比較期間只有三年(BBA實施前一年與後兩年),有可能是研究期間還不夠長到足以看到醫院在護理之家經營方面實際所做的調整與改變。

整體來說,這篇研究報告發現,非營利醫院在面對Medicare長照服務給付下降時,在提供長照服務方面所做的改變與公立醫院並沒有顯著的不同;反倒是營利醫院有比較顯著的差別。這也許是另一個可以顯示非營利醫院在某種程度上將自己有效與營利醫院區隔開來,確實有正面回應政府所給予的免稅優惠的待遇,以及設法去滿足社會對他們的期待,比較穩定地提供社會所需要的服務給社區民眾。

不過,我建議未來的研究可以將其它的長照服務一起加進來做探討與比較,而且研究期間可以再拉長,或許可以讓我們對BBA對不同所有權屬性醫院在提供長照服務方面的影響有更全面性的了解。

[1] Horwitz, J. R. (2005). Making profits and providing care: Comparing nonprofit, for-profit, and government hospitals. Health Affairs, 24(3), 790-801.
[2] 為能夠單獨看到不同所有權屬性對醫院提供居家照護程度的差別,這份研究透過迴歸分析控制了其他相關的干擾因素,比如醫院的規模等。而且因為是採用「邏輯迴歸模式」(logistic regression),因此所看到的結果並非實際上有多少比例的醫院提供居家照護服務,而是醫院提供居家照護的可能性或傾向(likelihood或probability)。

2008年12月7日 星期日

用Situated Learning與LMX理論探討住院醫師訓練

我在「健康照護機構的組織行為」這門課的期末報告所選的題目是” The linkage between leader-member exchange (LMX) relationship and resident physicians’ learning: A context of situated learning”。這篇報告試著將LMX與situated learning (SL)理論串連起來,用住院醫師訓練計畫主持人與住院醫師之間的LMX關係,去預測住院醫師的學習成效與結果。

首先,這篇文章基本上認為住院醫師訓練是相當符合SL的一種型式。SL強調學習者必須在所屬的行業社群(communities of practice)中,從邊陲事務實際參與並漸漸往社群的核心移動,這個參與過程本身便是一個重要的學習過程。SL認為學習不是靠一個人將抽象的知識傳遞給另一個人,學習是藉由社會互動所共同建構起來的;由於各行各業的知識或技能基本上都是該社群中的成員所共同建構的,所以學習的過程與我們所學到的知識與技能都不能脫離其社會情境與時空背景。SL最關切的主題就是學習的社會情境或行業社群,是否提供給學習者足夠的參與正當性(legitimate peripheral participation)。

有別於醫學生在醫學院裡所受的教育是以抽象、概念的知識為主,並且是靠閱讀與聽課所得到的,住院醫師的學習主要是從實際參與在醫院中的臨床社群、在每天的臨床作業中所獲得的。對住院醫師來說,醫院與相關的臨床場合就是其行業社群。在此社群中充滿各種相關人員的互動關係,專業技術、規範、醫療作業的情境/狀況。住院醫師要學的不只是背誦醫學的原理或診療的原則,更重要的是了解在什麼情況下要採取何種療程;哪些行為是合宜,哪些是不被專業社群所接受;與每一位主治醫師、其他臨床專業人員、病人、行政管理人員互動所用的方式與語言;建立自己的學習網絡與觸角。住院醫師也從每天所接觸的病人與所觀察的病情變化中開始整理出自己的診斷觀點與準則。

學徒制度(apprenticeship)是很典型的SL,事實上SL理論就是從一些傳統學徒制度中的個案研究中所歸納出來的。有學者稱住院醫師訓練基本上也是一種學徒制度。美國住院醫師訓練大約是在1820-1830年之間在一些教學醫院開始的,美國早期稱住院醫師訓練為”House pupil system”(以醫院為家的學生制度),因為這些住院醫師幾乎是以醫院為家,全天候住在醫院裡面,等候主治醫師的吩咐為病人診療。後來也有人稱住院醫師為house officers或house staff。像負責頒發諾貝爾醫學獎的瑞典「卡羅琳斯卡醫學院」(Karolinska Institute)附設醫院就指其住院醫師訓練為一種專業的學徒制度(professional apprenticeship)。他們發展出一種以案例為主的住院醫師訓練計畫(case-based residency training program),也是相當符合SL的內涵。

在醫師行業社群中,新進的住院醫師先是跟著總醫師或主治醫師觀察,撰寫個案研討會的會議紀錄,幫主治醫師跑腿調病歷、看報告,或在開刀房中擔任主治醫師的助手,等對這些邊緣工作比較熟悉了,而且能夠勝任之後,主治醫師才會漸漸放手讓住院醫師去從事病人的診治,或讓住院醫師動手為病人執刀等醫療的核心工作。就在的一年住院醫師再慢慢往第二年、第三年住院醫師、總醫師邁進,後來成為能夠獨當一面的主治醫師,在醫療社群中取得充分參與的地位。這個過程讓我們看到住院醫師的訓練基本上是一種從臨床社群的邊陲參與往核心參與進展的過程,完全與SL的觀點一致。

雖然學徒制是SL相當重視的學習情境與方式,但SL理論並不是認為學徒制或任何一種情境學習都一定能夠提供有效的學習機會給學徒。其中的關鍵在於該行業社群是否有給新進人員或學生參與的正當性。在一本SL的重要著作[1]中,提到一個美國超市中的肉品切割處理學徒的案例。因為這個超市中的肉品處理部門的主管只是將屠宰業協會所安排來實習的學徒當成廉價勞工;該主管為了使整個部門的工作效率達到最大,而採取學徒與肉品處理師傅分工的模式,只交代這些學徒重複做一些替該部門打雜的工作,以便讓老手們有更多時間去切割肉品,而且沒有安排部門中肉品處裡的老手與實習學徒有真正互動的機會,這些學徒被安排在看不到其他肉品處理人員作業的地方,工作內容也沒有隨著時間有所調整,因此實習結束時,實習學徒對超市肉品處理的實務技術與整體作業概況還是沒有實質的概念。這讓我們看到參與在行業社群之中並不保證就能夠有實質的學習,該社群是否給予學徒們循序漸進的參與正當性是主要的關鍵。

在這本書中,SL最主要的兩位學者強調,學徒參與正當性的主要來源,是能夠被行業社群中所公認並且技術純熟的執業者的接納,並與這些前輩互動;也正是這些接納與互動,讓學徒感受到學習的意義與重要(acceptance by and interaction with acknowledged and adept practitioners make learning legitimate and of value from the point of view of the apprentice)。

不過,SL的學者並沒有對這些理論元素提出具體的操作型定義,因此研究人員比較難採用SL來進行實證研究。比如我想探討教學醫院中住院醫師所獲得參與臨床社群的正當性的多寡是否真正會影響其學習機會與結果,SL理論無法告訴我要如何去衡量「參與臨床社群的正當性」的程度。因此我就想到借用「領導者與屬員交換關係理論」(leader-member exchange (LMX) theory)當中的理論元素,也就是LMX的關係品質,來衡量住院醫師所獲得的參與正當性多寡,並用此來預測住院訓練的成果。

有些LMX理論的學者提出,主管與屬員在開始有工作上的互動與接觸的初期,主管對與自己個性比較相似的屬員會產生較大的信任,並給予較高的能力評價,因此會賦予較多的任務與授權,當該位屬員對主管的信任與授權有具體的回應,或有實質的工作成果時,主管對該位屬員的信任感與欣賞程度便會加深,建立起較高品質的LMX關係。因此,領導者會刻意或不經意地將屬員歸入「同夥」(in-group,LMX關係品質高)或「不同夥」(out-group,LMX關係品質低)的關係類別。領導者與「同夥」的屬員之間有較高品質的關係,並給予該(些)屬員較多的支持、接觸互動機會與時間、資源、關心、信任、授權、較高的評價,並分派較多的任務以及較大協商的空間(negotiation latitude);因此,該(些)與主管有高品質LMX關係的成員也會對主管有具體的回報,包括對機構較高的認同感與投入、較高的工作滿意度、較低的流動率、較佳的工作表現以及較明顯的主動且正向表達職務要求以外的作為(external role performance)。

因此,LMX的關係品質也可以反應出主管對屬員的接納及互動的程度。對LMX關係較好的屬員,主管應該會給予較多的包容、溝通互動、資源、較多的授權以及讓該屬員參與社群運作的機會。

如果將LMX運用到住院醫師訓練的場合,我認為醫院中各個住院醫師訓練計畫主持人與其計畫中的住院醫師之間的LMX關係可能會在某種程度上決定每一位住院醫師的參與正當性,進而影響個別住院醫師的社群參與情況以及學習成果。以下是我根據LMX與SL所做的推論與所提出的假設:

首先,LMX關係較好的住院醫師會有比較多與計畫主持人互動的機會,這會反應在雙方的溝通與互動頻率上面(H1)。其次,我認為計畫主持人與住院醫師的LMX也會影響該臨床部門中其他成員對每一位住院醫師的評價。由於計畫主持人(通常也是該臨床部門具有影響力的主治醫師)對於LMX關係較好的住院醫師有較高的評價,並給予較多參與重要臨床作業的機會,於是與部門中其他成員會有較密切的工作互動;而且計畫主持人與個別住院醫師之間不一樣的互動情形也很自然地會被其他成員感受到,間接影響這些成員對個別住院醫師產生不同的接納與互動程度。因此,相較於LMX關係品質較差的住院醫師而言,LMX關係較好的住院醫師在其臨床部門成員的心目中具有比較重要的地位(H2)。

再者,住院醫師訓練計畫主持人與住院醫師的LMX關係也會影響住院醫師與其他臨床部門成員之間的互動情形。在大型的教學醫院裡,通常有許多不同的住院醫師訓練計畫,幾乎每一個主要的臨床部門(如一般內科、家醫科、一般外科、骨科、婦產科、麻醉科等)都有自己的住院醫師訓練計畫或課程。然而住院醫師不只是在自己的臨床部門工作而已,也會與其他部門的成員有所互動,或參與其他部門的臨床工作。我認為LMX關係較好的住院醫師,比較容易透過其住院訓練計畫主持人的關係,得到較多與其他部門互動或共事的機會,並藉此建立較多的人脈與工作網絡(H3)。不過,住院醫師與其他臨床部門的互動網絡的多寡,還必須視其訓練計畫主持人與其他部門的互動多寡而定,如果計畫主持人在院內的形象很正面,並擁有廣闊的網絡,便會增強其計畫中住院醫師與其他部門的互動;如果計畫主持人的人緣不佳,也不擅與其他部門互動往來,對其住院醫師與其他部門的工作網絡建立也許有負面的影響(H4)。

此外,LMX關係品質較好的住院醫師,由於獲得較多來自計畫主持人與部門成員的賞識,同時得到較多實際參與臨床工作的機會,得到較多的授權、信任與工作自主性,因此我們可以預期這些住院醫師會有較高的工作滿意度(H5)。

同時,由於得到較充足的參與正當性,LMX關係較佳的住院醫師擁有較多實際參與其臨床部門作業的機會,而且因為受到成員較多的工作肯定,所以相較於LMX關係較不理想的住院醫師來說,這些LMX關係較好的住院醫師也會覺得自己對部門比較具有影響力(H6)。

SL指出實際參與行業社群的運作是有效學習的先決條件。據此,我們可以推論當住院醫師有較佳的LMX關係,取得較充分參與醫院臨床社群的機會時,會有較多的臨床實務學習機會,因此對其專業能力的培養有正面的幫助。依照這些推論,我預期住院醫師的臨床專業能力與其LMX關係的好壞有正向的關聯性(H7)。

住院醫師在訓練完成時,大多會參加專科醫學會的證照考試,以便取得專科醫師的資格。然而在美國,專科證照考試的內容多半還是測驗參試者抽象的醫學知識與概念,與臨床作業或狀況比較沒有直接關係,也與住院訓練的內容沒有很深的關聯性。因此我們也許可以推測住院醫師與計畫主持人的LMX關係與日後參加專科醫師考試的通過與否沒有直接的關連性(H8)。

當然這些假設必須藉由資料的收集與分析,用推論統計的原理去加以檢定。首先我必須用問卷調查去收集可以衡量這些關係變數的資料,用迴歸模式去探討LMX(自變數)與各個預測的結果(應變數)之間的關係。在分析的同時,還必須控制其它可能對這些關係造成干擾的因素,比如住院醫師的智商、醫學院成績、住院訓練的年數、性別、婚姻狀態、子女數等;住院訓練計畫主持人的臨床年資、擔任計畫主持人的年資、在醫院的服務年資等;住院訓練計畫的科別,以及參加專科考試的年別等。

這些關係的探討應該有助於我們瞭解住院醫師訓練當中一個重要關係面向對住院醫師的社群參與情況以及學習成果的可能影響。

[1] Lave, J. and Wenger, E. 1991. Situated Learning: Legitimate Peripheral Participation. Cambridge: Cambridge University Press.