Conception et mise en place de l’étude
Cette étude quantitative transversale a été menée dans le district de DF, la province de Jiangsu, le comté de WF, la province de Hubei et le comté de YN, dans la province de Shandong. En ce qui concerne l’emplacement géographique, la province du Jiangsu est située dans la partie orientale de la Chine ; La province du Hubei se situe dans la partie centrale de la Chine ; La province du Shandong est située au nord de la province du Jiangsu. En ce qui concerne l’économie, le district de DF était le plus riche des trois et avait un PIB de 647,48 milliards de yuans en 2017 [29]avec un revenu disponible annuel par habitant des résidents ruraux de 21 202 yuans [30]. YN avait un PIB de 262 milliards de yuans en 2017, avec un revenu disponible annuel par habitant des résidents ruraux de 12 105 yuans [31], et le comté de WF avait un PIB de 654,9 millions de yuans en 2017, avec un revenu disponible annuel par habitant des résidents ruraux de 9498 yuans. Vingt-cinq cliniques de village ont été sélectionnées avec l’aide des agents du gouvernement local à l’hôpital central de la ville.
Échantillonnage
Une méthode d’échantillonnage aléatoire à plusieurs degrés a été utilisée pour la sélection de l’échantillon. Premièrement, trois provinces ont été choisies en fonction de leur situation géographique et de leur économie. Entre-temps, la faisabilité de l’enquête et un soutien financier limité ont été examinés. Trois comtés ont été sélectionnés dans chaque province. La ville a été choisie au hasard dans la liste fournie par l’officier local. Les cliniques ont été sélectionnées selon la même méthode. Nous avons choisi 8 à 9 dispensaires de village dans chaque comté. Au final, vingt-cinq cliniques villageoises ont été sélectionnées. Les participants ont été sélectionnés en fonction des visites ambulatoires quotidiennes de chaque clinique de village et des listes de services contractuels. La taille de l’échantillon a été calculée en utilisant la formule pour assurer la représentation démographique (voir formule (1)) [32]et environ 504 participants avaient une taille d’échantillon suffisante [11, 33]. Plus précisément, la population réelle a été supposée être de ± 0,04 de la population de l’échantillon. C’est-à-dire l’erreur autorisée e = 0,04 ; le niveau de confiance est de 0,05 (deux côtés), t= 1,96, p= 0,5 (selon une étude précédente et une recommandation de manuel) [32, 34]. Pendant ce temps, la réalité a également été prise en compte : le nombre de résidents ruraux a diminué en raison de l’industrialisation et, par conséquent, le nombre de patients ruraux a également diminué. Les patients qui travaillaient sur le terrain pendant l’enquête ont été exclus. Les critères d’éligibilité des participants étaient les suivants : avoir fréquenté la clinique au cours des 6 derniers mois, être adulte, avoir une bonne ouïe et une bonne santé mentale et n’avoir aucune difficulté à parler. Enfin, 625 patients ont participé à l’enquête en remplissant le questionnaire après avoir donné leur consentement éclairé. Chaque participant a reçu une serviette pour avoir participé à l’enquête. Au final, 574 questionnaires valides ont été reçus, avec un taux de réponse de 90 %.
$$n=frac{t^2times pleft(1-pright)}{e^2}$$
(1)
Collecte de données
La collecte de données a été menée d’octobre à novembre 2017 dans 25 dispensaires de village dans trois comtés avec l’aide des enquêteurs. Les participants sélectionnés ont été convoqués dans la salle de réunion de la clinique pour remplir un questionnaire structuré. Le questionnaire a été auto-conçu en fonction de notre objectif d’étude, et sa validité a été présentée dans des articles publiés précédemment. [11]. Il a principalement posé des questions sur les données démographiques de base des patients, leur confiance dans les médecins, les compétences de communication des médecins, la qualité des services de santé de la clinique, l’instrument de communication et la satisfaction à l’égard de l’utilisation des médicaments. Ces variables ont été mesurées séparément à l’aide de l’échelle Wake Forest Physician Trust Scale (WFPTS), de l’échelle TCom-skills GP Scale (compétences en communication), de l’échelle ServQual (qualité du service) et des variables de catégorie. Quatre enquêteurs de l’Université Normale de Pékin ont aidé à compléter l’enquête. Tous les enquêteurs ont été rigoureusement formés pendant 2 semaines par des experts et dûment qualifiés pour la livraison du questionnaire, et les superviseurs de qualité ont examiné tous les questionnaires remplis après chaque entretien.
Déclaration de collecte de données
Toutes les méthodes ci-dessus ont été réalisées conformément à la Déclaration d’Helsinki.
Mesure et variables
Informations démographiques
Les participants éligibles ont été évalués dans les cliniques de village à l’aide d’un questionnaire structuré. Des informations démographiques et socio-économiques ont été recueillies, notamment l’âge, le sexe, le niveau d’éducation et le statut économique. Plus précisément, le statut économique a été divisé en trois niveaux selon le revenu salarial annuel local par habitant (voir tableau 1).
Autres variables de contrôle
D’autres variables susceptibles d’influencer la confiance des patients envers les médecins ont été incluses dans cette étude. La satisfaction relative à l’utilisation des médicaments a été mesurée à l’aide des questions suivantes :(1) Les dispensaires de village fournissent-ils les médicaments dont vous avez besoin ? Les réponses ont été dichotomisées comme Non = “0” et Oui = “1” ; (2) Que pensez-vous des effets médicamenteux des dispensaires de village ? Les réponses étaient “mauvais, bon”. L’instrument de communication a été mesuré à l’aide des questions suivantes : (1) Utilisez-vous WeChat et QQ pour communiquer avec les médecins du village ? (2) Utilisez-vous des messages courts pour communiquer avec les médecins du village ? Les réponses ont été dichotomisées comme “oui = 1” et “non = 0”.
Compétences en communication
La version traduite de l’échelle TCom-skills GP Scale a été utilisée pour mesurer les compétences de communication des médecins de village telles qu’évaluées par les patients. Cette échelle est largement utilisée en Occident pour mesurer les compétences de communication des médecins généralistes dans les services de santé primaires. Le médecin de village assume la responsabilité des médecins généralistes en soins de santé primaires dans ces zones rurales. Il est composé de 15 items notés sur une échelle différentielle sémantique allant de 0 (jamais) à 7 (toujours) (voir tableau 2). La traduction et la contre-traduction ont été utilisées pour créer une version chinoise de l’échelle. La fiabilité de la cohérence interne était élevée, avec un α de Cronbach de 0,92 [35].
Qualité du service
Une échelle SERVQUAL modifiée a été utilisée pour mesurer la qualité des services de santé dans les cliniques de village. Il comprend 22 items qui mesurent les cinq dimensions de la qualité des services de santé. Chaque item est noté de 1 (très mauvais) à 9 (très bon). La fiabilité de l’échelle a été démontrée par un α de Cronbach de 0,955 dans l’analyse de fiabilité.
Confiance
La version chinoise de l’échelle de confiance des médecins de Wake Forest (WFPTS), une échelle couramment utilisée en Chine, a été adoptée pour évaluer la confiance des patients envers les médecins [11, 36]. Il comprend 10 articles; chacun noté sur une échelle de Likert en 5 points. La fiabilité de l’échelle (α de Cronbach) était de 0,76.
Clinique
Une étude précédente a suggéré que les facteurs environnementaux affectent le comportement individuel [37]. Par conséquent, cette étude a considéré la clinique comme une variable environnementale et l’a ajoutée au modèle.
analyses statistiques
Les étapes analytiques suivantes ont été utilisées pour explorer la relation entre la perception des patients des compétences de communication des médecins et la confiance des patients dans les médecins. Premièrement, une analyse descriptive et des tests de distribution normale ont été adoptés pour comprendre les caractéristiques globales de l’échantillon et diagnostiquer le modèle. Deuxièmement, les coefficients de corrélation de Pearson ont été calculés pour examiner les associations par paires entre les compétences en communication, la qualité des services de santé et la confiance. Une analyse de régression linéaire hiérarchique a ensuite été utilisée pour vérifier les relations entre les compétences en communication, la qualité des services de santé et la confiance après avoir contrôlé les facteurs de confusion (sexe, identité, âge, état matrimonial, éducation et revenu familial) [34, 38]. La clinique a été contrôlée comme une variable environnementale et ajoutée au modèle. Le test de médiation Sobel-Goodman a été adopté à l’étape suivante pour examiner le modèle proposé [39,40,41]. Troisièmement, une analyse de la voie CS → SQ → T (voir modèle 2) a été effectuée. Plus précisément, la variable indépendante compétences en communication (CS) et la variable dépendante confiance (T) ont été entrées dans le premier modèle de régression. Dans le second modèle, la qualité du service était la variable dépendante, et le modèle examinait si les compétences en communication influençaient la qualité du service ; les variables indépendantes (CS, SQ) et la variable dépendante (T) ont été entièrement saisies dans le troisième modèle. Dans le modèle, a, b et c sont les coefficients de régression d’intérêt pour la comparaison ; d, f et g sont des interceptions ; et e1, e2 et e3 sont des termes d’erreur. SQ est considéré comme médiant complètement la relation entre CS et T si a, c et b sont statistiquement significatifs mais c’ n’est pas significatif. SQ était considéré comme un effet médiateur partiel si c’ était statistiquement significatif mais inférieur à c. Les analyses ci-dessus ont été mises en œuvre à l’aide du progiciel Stata (version SE15, Stata Corp., College Station, TX, USA).
$${displaystyle begin{array}{c}T=d+ cCS+e1\ {} SQ=f+ aCS+e2\ {}T=g+{c}^{‘} CS+ bSQ+e3end{ tableau}}$$
(2)
Le modèle de régression fournit une relation directe entre les troisièmes variables, mais n’offre pas une qualité d’ajustement entre les données et la voie hypothétique. Pour confirmer davantage notre hypothèse, une modélisation par équation structurelle a été réalisée à l’aide de Mplus 8.3. (développé par Muthen et Muthen). Les indices de qualité d’ajustement étaient χ2/df = 0,10, RMSEA = 0,01, SRMR = 0,01, CFI = 0,99 et TLI = 0,99. À deux queues Ples valeurs < 0,05 ont été considérées comme statistiquement significatives.
