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Exploring the Online Doctor-Patient Interaction on Patient Satisfaction Based on Text Mining and Empirical Analysis

患者满意度 情感支持 考试(生物学) 心理学 在线社区 医疗保健 实证研究 社会支持 社会心理学 医学 计算机科学 护理部 万维网 古生物学 经济 哲学 认识论 生物 经济增长
作者
Shuqin Chen,Xitong Guo,Tianshi Wu,Xiaofeng Ju
出处
期刊:Information Processing and Management [Elsevier]
卷期号:57 (5): 102253-102253 被引量:145
标识
DOI:10.1016/j.ipm.2020.102253
摘要

In the online health community, the doctor-patient interaction is one of the most important functional modules. A large volume of unstructured text data has been generated in the doctor-patient interaction process. This development is worth exploring. In this paper, we mainly explore the influences of online doctor-patient interaction content on patient satisfaction. We collected the online doctor-patient interaction text data from a big online health community (http://haodf.com) in China from January 2015 to December 2016, followed by the use of text mining and econometrics to test our hypotheses. The results indicate that the patient's activeness has a positive effect on a doctor's informational and emotional support. Furthermore, both a doctor's informational and emotional support are known to have a positive effect on patient satisfaction. More significantly, the effect of emotional support on patient satisfaction is more significant than that of informational support. In addition, the patient's disease severity strengthens the link between a doctor's informational and emotional support and that of patient satisfaction. This study has far-reaching significance for a better understanding of the doctor-patient interaction mechanism.
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