Đề tài Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định quay trở lại khám bệnh ở cơ sở y tế công khi đã từng khám bệnh ở đó

Phần1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Đã là con người sinh ra trên cõi đời không ai thoát khỏi bốn chữ “sinh, lão, bệnh, tử”. Ít nhất một lần trong đời, bất kì ai cũng phải đến “thăm viếng” bác sĩ, để khám bệnh, để chữa bệnh, mục đích là để khỏi phải gặp chữ “tử” sớm. Việc “giao phó” sức khỏe, tính mạng của mình vào tay ai đó là việc không thể xem nhẹ, cần phải có sự cân nhắc kĩ càng và thận trọng trong việc quyết định nơi để “chọn mặt gửi vàng”. Nơi nào vừa có thể tin tưởng được, lại vừa có giá cả phù hợp với mình khi mà có quá nhiều những phản ánh không tốt về các cơ sở y tế công, còn các cơ sở y tế tư nhân thì giá cả lại hơi “quá đáng” một chút. Nhắc đến các cơ sở y tế công, nhiều người nghĩ ngay đến cảnh xếp hàng ngồi đợi dằng dặc cả buổi trời, cảnh gặp phải khuôn mặt “khó ưa” của nhân viên thu lệ phí, và còn nhiều cảnh không mấy thoải mái khi được “phục vụ” ở nơi đây. Còn đối với cơ sở y tế tư nhân, tình hình có khả quan hơn, tuy nhiên, có nhiều ‎lí do mà không phải ai cũng có thể đến khám bệnh tại cơ sở y tế tư nhân được, do đó các cơ sở y tế công vẫn chiếm vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu khám chữa bệnh của người dân. Do đó, thiết nghĩ cần phải thay đổi tình trạng của các cơ sở y tế công theo hướng tích cực hơn. Để làm được điều này, câu hỏi đặt ra là, điều gì quyết định lòng trung thành của một khách hàng đối với cơ sở y tế công, hay là liệu người ta có quay trở lại khám bệnh ở một cơ sở y tế công khi đã có kinh nghiệm từng trải việc này? Từ việc xác định các yếu tố đó, có thể đưa ra các chính sách khuyến khích đối với những yếu tố có tác động tích cực cũng như cải thiện các yếu tố có tác động tiêu cực. Vậy làm thế nào để xác định các yếu tố đó và xác định mức ảnh hưởng của nó? Nên có những chính sách gì để cải thiện tình trạng các cơ sở y tế công? Đề tài “nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định quay trở lại khám bệnh ở cơ sở y tế công khi đã từng khám bệnh ở đó” mong muốn làm rõ câu hỏi này Phần 2: Cơ sở lý luận Lý thuyết cho chúng ta có được một cái nhìn tổng quan về các hiện tượng các quy luật trong cuộc sống. Vì vậy cơ sở lí luận của một vấn đề nào đó là một phần rất quan trọng trong quá trình đào sâu tìm hiểu và phân tích nó. Đề tài của chúng tôi cũng không phải là ngoại lệ và sau đây chúng tôi sẽ đưa ra một số lí thuyết sử dụng khi nghiên cứu việcsử dụng bảo hiểm y tế đến mong muốn quay lại sử dụng cơ sở y tế công khi họ đã sử dụng ít nhất trước đó. Như vậy, có thể dễ dàng nhận thấy việc quyết định có đi khám nữa không sẽ chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khách quan và chủ quan của người đi khám bệnh. Trong đó các yếu tố chủ quan có thể kể đến như: đánh giá của bệnh nhân về thái độ phục vụ, chất lượng của cơ sở y tế đó,… Ngoài ra còn có những yếu tố mang tính khách quan như giá cả và thời gian họ chờ đợi, thu nhập của người khám bệnh, khoảng cách đến nơi khám bệnh, giới tính…Dựa vào lý thuyết sự lựa chọn của người tiêu dùng và thực tế cũng như lý thuyết về cung cầu ta có được những biến như trên. Nói tóm lại, có rất nhiều biến ảnh hưởng đến quyết định này của những người đã dùng dịch vụ y tế công. Ở đây, tại mô hình này, do hạn chế về mặt đo lường số liệu và mẫu khảo sát nên nhóm làm đề tài chỉ xin phép phân tích các biến sau: Giá cả nếu đắt quá có thể họ không muốn đến nữa. Thời gian chờ đợi nếu quá lâu sẽ gây ra mệt mỏi và tâm trạng không múôn quay lại vào lần sau. Chất lượng tốt sẽ gây ra một cảm xúc tốt cho khách hàng khuyến khích họ sẽ quay lại lần sau nữa. Thái độ phục vụ là yếu tố tác động đến tâm lý của người khám bệnh trực tiếp nhất, nếu thái độ phục vụ không thân thiện có thể gây cảm xúc không tốt làm cho người khám bệnh không muốn quay lại lần nào nữa. Sử dụng bảo hiểm y tế có hay không có bảo hiểm y tế cũng ảnh hưởng đến việc người ta có mong muốn quay lại cơ sở y tế công để khám bệnh nữa không. Với những kì vọng trên thì chúng tôi đưa ra mô hình ước lượng việc người khám bệnh có mong muốn quay lại cơ sở y tế công để khám bệnh lần sau hay không và điều này bị chi phối bởi việc có sử dụng bảo hiểm hay không. Từ những yêu cầu đó chúng tôi sử dụng lí thuyết kinh tế lượng về mô hình ra quyết định (dạng hàm Probit) để phân tích. Hy vọng với những giả thuyết này có thể giúp chúng tôi tìm ra những câu trả lời hợp lí nhất cho những câu hỏi mà tình hình sử dụng dịch vụ y tế công đang đặt ra. Phần 3: CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH Đối với quyết định quay lại cơ sở y tế công để khám hay không của một người, ta có thể xem xét các yếu tố khách quan tác động như sau: Phí khám bệnh ở cơ sở y tế công: Thật ra, phí khám bệnh ở các cơ sở y tế công khác nhau là không hoàn toàn giống nhau. Ngoài ra, còn có sự chênh lệch rất lớn giữa phí khám bệnh của người có sử dụng bảo hiểm y tế và người không sử dụng bảo hiểm y tế. Thông thường, phí khám bệnh của người sử dụng bảo hiểm ở các cơ sở y tế công sẽ thấp hơn so với người không sử dụng bảo hiểm. Thời gian chờ đợi để được khám: thời gian chờ đợi ở các cơ sở y tế công cũng là một yếu tố tác động rõ rệt. Thời gian chờ đợi để khám bệnh này bao gồm thời gian làm thủ tục giấy tờ để đăng kí khám, thời gian xếp hàng hay ngồi chờ từ lúc “bóc số thứ tự” cho tới khi khám,.. thời gian chờ đợi càng dài càng làm nản lòng người đến khám. Chất lượng các cơ sở y tế công: bao gồm chất lượng về cơ sở hạ tầng, trang thiết bị, trình độ chuyên môn của nhân viên y tế… ở các cơ sở y tế công. Chất lượng càng được đánh giá cao thì người bệnh càng muốn quay lại khám lần sau. Thái độ của nhân viên phục vụ: bao gồm thái độ của nhân viên y tế, nhân viên giải quyết thủ tục giấy tờ… Đây là một vấn đề thực tế ở các cơ sở y tế công của Việt Nam. Thái độ phục vụ này càng được đánh giá cao, tức là khách hàng càng được phục vụ như “thượng đế” thì người ta càng muốn quay lại khám lần sau. Bảo hiểm y tế: việc sử dụng bảo hiểm y tế hay không có thể làm thay đổi giá cả của việc khám bệnh. Thật ra, còn nhiều yếu tố khác có thể tác động đến vấn đề khách hàng sẽ đi quay lại khám ở các cơ sở y tế công, như là việc khuyến khích, ủng hộ của bạn bè người thân, khoảng cách từ nhà đến cơ sở y tế đó, kết quả chữa trị,…. Trong giới hạn đề tài, nhóm chỉ muốn nhấn mạnh đến những yếu tố quan trọng nhất và nổi trội, được quan tâm nhiều trong thực tế đời sống hiện nay. Mô hình là như sau : Y= β0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 +b5X5 Trong đó Y là quyết định có quay lại khám ở các cơ sở y tế công hay không. Y=1: quyết định quay lại Y=0: quyết định không quay lại Phí khám bệnh ở các cơ sở y tế công. Đơn vị: nghìn đồng. Thời gian chờ đợi để được khám. Đơn vị: phút. Chất lượng. Đánh giá theo thang điểm từ 1 đến 5. Trong đó 1- rất tệ; 2-tệ; 3-trung bình; 4-tốt; 5-rất tốt. Thái độ phục vụ. Đánh giá theo thang điểm từ 1 đến 3. Trong đó 1-không hài lòng; 2-bình thường; 3-rất hài lòng. Sử dụng bảo hiểm Trong đó 1-có sử dụng bảo hiểm; 2-không có sử dụng bảo hiểm. Với những lí do giải thích trên, kì vọng các dấu của mô hình: b1 mang dấu – b2 mang dấu – b3 mang dấu + b4 mang dấu + b5 mang dấu + Phần 4: SỐ LIỆU Phạm vi thu thập số liệu Số liệu sơ cấp được điều tra từ 59 người ở địa bàn khu vực Linh Trung, Thủ Đức và thành phố Biên Hòa, tháng 5/2009. Đây là những người đã từng đến các cơ sở y tế công để khám bệnh. Kí hiệu sử dụng Y : opt (option) PRICE = X1 : phí khám bệnh TIME=X2: thời gian chờ để khám QUALITY=X3: chất lượng ATTITUDE=X4: thái độ phục vụ INSURANCE=X5: bảo hiểm y tế Bảng số liệu OBS OPT PRICE TIME QUALITY ATTITUDE INSURANCE 1 1 40000 35 3 2 0 2 1 20000 30 4 1 1 3 1 100000 30 4 1 0 4 1 50000 30 3 2 0 5 0 30000 60 2 2 1 6 0 30000 180 4 2 1 7 0 30000 300 3 1 0 8 1 20000 60 4 2 1 9 0 50000 75 3 2 0 10 0 50000 60 2 1 0 11 0 50000 60 2 2 0 12 0 100000 30 2 3 0 13 1 10000 360 4 2 1 14 1 20000 60 3 1 1 15 1 20000 300 4 2 1 16 1 40000 60 5 2 1 17 0 150000 30 3 2 0 18 0 20000 10 2 1 0 19 0 50000 75 3 2 0 20 1 0 5 5 2 1 21 1 40000 15 4 3 0 22 1 30000 60 4 2 1 23 0 60000 75 4 1 0 24 1 50000 45 3 2 0 25 0 25000 20 2 3 1 26 1 20000 30 4 2 0 27 0 50000 90 3 1 0 28 0 60000 30 2 3 0 29 0 30000 15 3 2 0 30 1 20000 30 3 2 1 31 0 50000 45 3 2 0 32 0 35000 180 3 1 0 33 1 40000 120 3 1 0 34 1 130000 480 3 1 0 35 0 25000 480 3 1 1 36 0 50000 75 3 1 0 37 0 20000 60 3 2 0 38 1 50000 30 3 1 0 39 0 20000 15 3 1 1 40 1 30000 60 3 2 1 41 0 40000 60 3 1 0 42 0 50000 60 3 1 0 43 1 35000 120 3 2 1 44 0 40000 180 3 2 0 45 0 30000 240 3 1 0 46 0 55000 180 3 2 0 47 0 45000 360 3 1 0 48 0 50000 240 3 1 0 49 0 45000 360 3 2 0 50 0 20000 300 3 1 1 51 1 30000 165 5 2 1 52 0 50000 300 4 1 0 53 0 45000 180 3 2 0 54 0 55000 360 4 1 0 55 1 20000 300 3 2 1 56 0 50000 60 4 1 0 57 0 30000 120 4 3 0 58 0 65000 150 3 2 0 59 0 10000 360 2 1 1 Phần 5: ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH Sau khi đã lựa chọn và đi đến thống nhất các biến sẽ có trong mô hình hồi quy (Opt, Price, Time, Quality, Attitude, Insur), nhóm chúng tôi đã lập ra một bản khảo sát và điều tra trên 65 người sống ở Thành Phố Hồ Chí Minh. Nhóm đã cố gắng hết mình để cho việc điều tra đạt hiệu quả tốt bằng cách chọn ngẫu nhiên mẫu. Kết quả, vì những lý do khách quan, một số mẫu bị sai nên trong 65 mẫu đó, nhóm quyết định chỉ lấy 59 mẫu làm chuẩn để tính toán trong mô hình. Dependent Variable: OPT Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 05/29/09 Time: 07:20 Sample: 1 59 Included observations: 59 Convergence achieved after 7 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.   C -4.234360 1.380659 -3.066912 0.0022 ATTITUDE 0.115186 0.326352 0.352951 0.7241 INSURANCE 1.368609 0.503940 2.715816 0.0066 TIME -0.002404 0.001629 -1.475829 0.1400 QUALITY 0.979564 0.334706 2.926641 0.0034 PRICE 9.24E-06 8.06E-06 1.147260 0.2513 Mean dependent var 0.372881     S.D. dependent var 0.487722 S.E. of regression 0.408743     Akaike info criterion 1.118414 Sum squared resid 8.854751     Schwarz criterion 1.329689 Log likelihood -26.99322     Hannan-Quinn criter. 1.200887 Restr. log likelihood -38.96781     Avg. log likelihood -0.457512 LR statistic (5 df) 23.94918     McFadden R-squared 0.307294 Probability(LR stat) 0.000222 Obs with Dep=0 37      Total obs 59 Obs with Dep=1 22 Phương trình hồi quy thu được như sau: OPT = - 4.234360****+ 9.24E-06 PRICE - 0.002404 TIME +0.979564 (1.380661) (8.06E-06) (0.001629) (0.334706) QUALITY****+0.115186 ATTITUDE + 1.368609 INSUR*** (0.326352) (0.503941) ( Với ****là ở mức ý nghĩa 0.005, *** là mức ý nghĩa 0.01, số trong ngoặc là standard error). Để kiểm tra lại, ta đi kiểm định tính có ý nghĩa ở mức 0.1 (hay 10%) của từng biến sau: PRICE, ATTITUDE và TIME. Ta có Z0.05=1.65. Kiểm định biến PRICE: H0: =0 H1 : Dựa vào Eviews ta có giá trị kiểm định: Z1= z-statistic= 1.147259 Như vậy Z1< Z0.005 do đó biến PRICE không có ý nghĩa ở mức 0.1 Kiểm định biến TIME: H0: =0 H1 : Ta có giá trị kiểm định: Z2= z-statistic= -1.475828 Vì <Z0.005 nên biến TIME cũng không có ý nghĩa ở mức 0.1 Kiểm định biến ATTITUDE: H0: H1 : Giá trị kiểm định Z3= z-statistic = 0.352951 1.65=Z0.005 Do đó biến ATTITUDE không có ý nghĩa ở mức 10%. Như vậy, nhóm biến PRICE, TIME, ATTITUDE đều không có ý nghĩa và dấu đi kèm với PRICE, ATTITUDE là không phù với kỳ vọng ban đầu của nhóm. Mặc dù vậy, nhóm thấy hết sức không thuyết phục và khó chấp nhận trong việc loại bỏ các biến quan trọng như giá cả, thái độ phục vụ của nhân viên y tế và thời gian chờ đợi; Bởi vì rõ ràng trong thực tế, chúng sẽ ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn bệnh viện của người dân. Bản thân một số thành viên trong nhóm vẫn thường hay phải ghé thăm bệnh viện để kiểm tra sức khỏe nên rất có kinh nghiệm trong việc này. Quyết định quay lại bệnh viện công để khám hay không không thể chỉ phụ thuộc vào chất lượng bệnh viện đó và việc có bảo hiểm hay không của người dân được. Sau một thời gian cân nhắc kỹ lưỡng lại tính logic của dạng hàm mới đưa ra này cùng với những đóng góp ý kiến của tất cả các bạn, nhóm quyết định đi theo hướng suy nghĩ khác. Giá cả để khám ở bệnh viện công phụ thuộc vào việc có sử dụng bảo hiểm hay không của người tới khám. Giá cả khám trong bệnh viện công sẽ không đáng kể nếu người khám sử dụng bảo hiểm y tế, thông thường họ chỉ tốn tiền mua sổ khám bệnh nghĩa là chỉ cỡ khoảng trên dưới 10 ngàn đã được khám. Giá khám ở bệnh viện công chỉ đáng kể khi người tới khám không sử dụng bảo hiểm y tế. Do vậy, nhóm quyết định đưa vào biến interaction: (1-INSUR)*QUALITY. Kết quả chạy mô hình lúc này như sau: Dependent Variable: OPT Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 05/29/09 Time: 07:21 Sample: 1 59 Included observations: 59 Convergence achieved after 7 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.   C -3.307798 1.231183 -2.686683 0.0072 PRICE*(1-INSUR) -6.39E-06 5.81E-06 -1.099662 0.2715 QUALITY 0.957640 0.310831 3.080906 0.0021 TIME -0.001442 0.001494 -0.965003 0.3345 ATTITUDE 0.174795 0.317204 0.551049 0.5816 Mean dependent var 0.372881     S.D. dependent var 0.487722 S.E. of regression 0.428102     Akaike info criterion 1.199132 Sum squared resid 9.896666     Schwarz criterion 1.375194 Log likelihood -30.37438     Hannan-Quinn criter. 1.267859 Restr. log likelihood -38.96781     Avg. log likelihood -0.514820 LR statistic (4 df) 17.18686     McFadden R-squared 0.220526 Probability(LR stat) 0.001778 Obs with Dep=0 37      Total obs 59 Obs with Dep=1 22 Mô hình ước lượng: OPT = 3.307798*** - 6.39E-06 (1-INSUR)*PRICE - 0.001442 TIME (1.231183) (5.81E-06) (0.001494) +0.957640 QUALITY****+0.174795 ATTITUDE (0.310831) (0.317204) (Với ****là ở mức ý nghĩa 0.005, *** là mức ý nghĩa 0.01, số trong ngoặc là standard error). Trong đó chỉ có biến QUALITY là có ý nghĩa ở mức 0.005. Tiến hành kiểm định tính có ý nghĩa của các biến còn lại với mức ý nghĩa là 0.1 (10%) Biết Z0,05= 1,65. Đặt giả thiết H0 : b1=0 và H2 : b1 ±0. Nhận thấy |z-stat| của TIME < 1,65 nên DNRH0 nên b1 không có y nghĩa. Tương tự, các b còn lại cũng không có ‎ ý nghĩa. Như vậy, cả mô hình thứ hai này cũng chưa chính xác với mẫu dữ liệu. Nhìn vào bảng kết suất trên ta thấy mặc dù các biến PRICE, ATTITUDE và TIME có các hệ số đúng với kỳ vọng. Tuy nhiên, chúng lại không có ý nghĩa nổi trội bằng biến QUALITY, do đó phải loại các biến kia ra. Nên lưu ý rằng 59 quan sát chỉ là một con số nhỏ bé, không thể phản ánh hoàn toàn thực tế. Có nghĩa rằng, những biến còn lại cũng có tác động nhưng chưa đủ mạnh để đưa vào mô hình. Có thể lý giải như sau: Trước hết, chúng ta đã có nhận định đúng đắn về việc đưa biến QUALITY vào mô hình. Cho dù khách hàng có đi đến đâu để khám bệnh thì điều mà người ta mong mỏi nhất vẫn là phát hiện ra bệnh và hiệu quả chữa trị với những trang thiết bị hiện đại nhất, mà điều đó lại bắt nguồn từ chất lượng của cơ sở khám chữa bệnh đó. Do đó, yếu tố chất lượng sẽ là yếu tố đầu tiên dẫn đến quyết định có quay lại khám ở cơ sở chữa bệnh đó nữa hay không. Mặt khác, thời gian chờ đợi (TIME) có thể làm nản lòng người đến khám, tuy nhiên, nếu như người ta đã biết được cơ sở y tế đó khám tốt và nhanh lành bệnh thì thời gian cũng không làm giảm lượng khách hàng đến với cơ sở đó, còn hơn là người bệnh đến với một cơ sở y tế khám chữa qua loa cho xong việc. Đôi khi, việc chờ quá lâu ở một cơ sở y tế cũng có thể vì cơ sở y tế đó có hiệu quả làm việc tốt nên có nhiều người đến đó khám. Tương tự như vậy, thái độ phục vụ của nhân viên y tế (ATTITUDE) có thể ảnh hưởng đến tâm lý của người khám bệnh. Thái độ nhiệt tình của bác sĩ có thể làm cho người khám bệnh thích quay lại bệnh viện đó hơn. Tuy nhiên, nếu chất lượng bệnh viện đó không tốt thì thái độ nhiệt tình, đúng mực của nhân viên y tế cũng khó có thể đủ thuyết phục để người khám quay lại bệnh viện công. Người ta đến bệnh viện mục đích đầu tiên là để khám bệnh, chất lượng bệnh viện tốt thì dù thái độ phục vụ có tệ thì người bệnh vẫn sẳn sàng quay lại khám. Tóm lại, bảng kết xuất của mô hình như sau: Dependent Variable: OPT Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 05/29/09 Time: 07:24 Sample: 1 59 Included observations: 59 Convergence achieved after 4 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.   C -3.548677 1.004708 -3.532048 0.0004 QUALITY 0.988726 0.301539 3.278928 0.0010 Mean dependent var 0.372881     S.D. dependent var 0.487722 S.E. of regression 0.440991     Akaike info criterion 1.155103 Sum squared resid 11.08496     Schwarz criterion 1.225528 Log likelihood -32.07554     Hannan-Quinn criter. 1.182594 Restr. log likelihood -38.96781     Avg. log likelihood -0.543653 LR statistic (1 df) 13.78455     McFadden R-squared 0.176871 Probability(LR stat) 0.000205 Obs with Dep=0 37      Total obs 59 Obs with Dep=1 22 Mô hình ước lượng cuối cùng như sau: OPT = -3.548677**** + 0.988726 QUALITY**** (1.004708) (0.301539) (Với ****là ở mức ý nghĩa 0.001, số trong ngoặc là standard error). III. KẾT QUẢ DỰ BÁO CHO MÔ HÌNH CUỐI CÙNG: OBS OPT OPTF 1 1 0.280115 2 1 0.657711 3 1 0.657711 4 1 0.280115 5 0 0.058065 6 0 0.657711 7 0 0.280115 8 1 0.657711 9 0 0.280115 10 0 0.058065 11 0 0.058065 12 0 0.058065 13 1 0.657711 14 1 0.280115 15 1 0.657711 16 1 0.918485 17 0 0.280115 18 0 0.058065 19 0 0.280115 20 1 0.918485 21 1 0.657711 22 1 0.657711 23 0 0.657711 24 1 0.280115 25 0 0.058065 26 1 0.657711 27 0 0.280115 28 0 0.058065 29 0 0.280115 30 1 0.280115 31 0 0.280115 32 0 0.280115 33 1 0.280115 34 1 0.280115 35 0 0.280115 36 0 0.280115 37 0 0.280115 38 1 0.280115 39 0 0.280115 40 1 0.280115 41 0 0.280115 42 0 0.280115 43 1 0.280115 44 0 0.280115 45 0 0.280115 46 0 0.280115 47 0 0.280115 48 0 0.280115 49 0 0.280115 50 0 0.280115 51 1 0.918485 52 0 0.657711 53 0 0.280115 54 0 0.657711 55 1 0.280115 56 0 0.657711 57 0 0.657711 58 0 0.280115 59 0 0.058065 Việc kiểm định mức độ phù hợp của mô hình so với quan sát thực tế được dựa trên tiêu chuẩn sau: OPT = 1 nếu OPTF > 0,5 Khả năng dự báo của mô hình B là 42/59 tức 71.18644% Phần 6: Giải pháp cho vấn đề nêu ra từ mô hình: Qua mô hình về các yếu tố tác động đến quyết định quay lại khám ở các cơ sở y tế công của một nguời, ta có thể đưa ra những biện pháp khuyến khích quyết định này hơn nữa dành cho các cơ sở y tế công: QUALITY là yếu tố duy nhất và nổi trội nhất được đưa ra trong mô hình. Vì vậy, các cơ sở y tế công nên quan tâm và tập trung đẩy mạnh yếu tố này trong quá trình hoạt động của mình. Nâng cao rèn luyện, trau dồi trình độ chuyên môn của các nhân viên y tế, thuê những bác sĩ, những nhân viên có trình độ chuyên cao và có y đức; đổi mới, cập nhật các trang thiết bị tiên tiến đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng; tu sửa, nâng cấp cơ sở vật chất tạo một môi truờng y tế phù hợp, đúng chuẩn. Như đã trình bày trong quá trình đề xuất và phát triển các mô hình ước lượng thử nghiệm việc các biến PRICE, TIME, ATTITUDE, INSURANCE bị loại ra không có nghĩa là các yếu tố này không tác động đến quyết định của người bệnh quay lại khám ở cơ sở y tế công mà thậm chí còn có những tác động đáng kể. Đây cũng là vấn đề mà các cơ sở y tế công nên lưu ý. Để rút ngắn thời gian chờ đợi bệnh viên có thể tiến hảnh sắp xép lịch khám 1 cách khoa học: Đăng kí khám bệnh qua điện thoại qua mạng,… Để gây ấn tượng cho người khám về thái độ phục vụ của nhân viên y tế, các nhân viên này cần đối xử công bằng với tất cả các bệnh nhân, với những người có bảo hiểm và không có bảo hiểm. Về phần gía cả, phải phù hợp với chất lượng chứ không có nghĩa là ohải giảm giá.