换一批基于机器学习的公立医院老年健康服务提供者满意度及影响因素分析
Analysis on the Satisfaction and Influencing Factors of Elderly Health Service Providers in Public Hospitals Based on Machine Learning
摘要目的:了解公立医院老年健康服务提供者满意度现状及其影响因素.方法:采取多阶段整群比例模型抽样法抽取5所三级公立医院1366名老年健康服务提供者,运用Python构建Logistic回归、随机森林和XGBoost模型,采用灵敏度、准确度、特异度、精准度、F1指数及AUC指标评估模型分类准确性与解释能力,并筛选出最优的算法与预测模型,采用SHAP方法量化特征,解析特征贡献.结果:老年健康服务提供者总体满意度得分为(3.79±0.58);Logistic回归、随机森林和 XGBoost 模型准确度为 0.845、0.836、0.861,灵敏度为 0.905、0.916、0.928,精准率为 0.855、0.860、0.875,F1 指数为0.891、0.891、0.901,AUC分别为0.885、0.892、0.914;SHAP全局分析显示,重要性排序为人力资源管理因素(薪酬绩效、选拔配置、培训开发,SHAP值依次为0.58、0.17、0.12)、个人因素(知识结构和能力水平、工作年限、职称,SHAP值依次为0.05、0.05、0.02),除工作年限外均与满意度显著正相关;局部层面结果显示,人力资源管理和个人因素总体重要性排序与全局分布相符,但表现出显著的个体异质性.结论:样本地区老年健康服务提供者总体满意度处于中等水平,其核心影响因素呈现"人力资源管理主导—个体协同"的显著特征,其中绩效薪酬管理发挥至关重要的作用,且存在薪酬失衡、人才短缺、职业发展瓶颈等问题,后续可聚焦优化薪酬激励、强化专科人才培养、实施差异化个体管理,助力满意度提升与老年健康服务高质量发展.
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关键词
公立医院老年健康服务提供者满意度影响因素机器学习public hospitalselderly health service providerssatisfactioninfluencing factorsmachine learning
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1004-4663.2025.12.004
发布时间
2026-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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