2016年4月至7月期间进行了一项邮寄调查。根据《联邦登记法》(Bundesmeldegesetz)第34段的规定，在满足某些标准的情况下，登记当局可以将数据转移给其他公共机构，从四个不同规模的德国北部城市的登记办公室获得了随机样本。随机样本的纳入标准是，个人的居住地为诺德霍恩(53,285名居民，2015年12月31日有效)、希尔德斯海姆(101,667名居民，2015年12月31日有效)、不来梅(556,326名居民，2015年12月1日有效)或汉堡(1,787,408名居民，2015年12月31日有效)，并且年龄在18至85岁之间。选择这些城市是为了招募来自不同规模城市的参与者(小或农村地区、中等城市、大城市和特大城市)。为了确保参与者的保密性，并允许向未响应者发送提醒，在数据收集之前，随机样本中的每个参与者都分配了一个唯一的标识符代码。包含参与者身份信息和唯一ID的文档仅供研究团队访问，受密码保护，并与数据文档分开存储。带有参与者唯一id的调查问卷被邮寄给了Nordhorn (n=400)、Hildesheim (n=400)、Bremen (n=400)和Hamburg (n=400)共1600名居民。调查于2016年4月的第一周发送给诺德霍恩、希尔德斯海姆和汉堡的居民，并在3周后向所有未接受调查的居民发送提醒。由于不莱梅登记处回复较晚，调查问卷于2016年6月的第一周发送给不莱梅居民，并于3周后发送给所有未回复的居民。没有提供参与研究的激励措施。 Fifty-eight surveys, which were returned because of out-of-date addresses or because participants had died or have a severe disability and are unable to read and write, were excluded from the study, leaving a total of 1542 surveys.

调查问题主要改编自以前在德国进行的调查[ 9， 12]及美国[ 21， 22］．该调查在5名非专业人士中进行了试点测试，使用“大声思考认知访谈”来确保清晰和理解项目[ 24］．调查问题探讨了受访者对服务(医生、医院、酒店和餐厅)和产品(媒体和技术)评级网站上评级的认识、使用和贡献，以及prw在寻找新医生时的作用。关于在寻找医生时不同信息来源的重要性、prw中信息的有用性以及这些信息对寻找医生的决定有多大影响的问题，使用了4点李克特量表(例如，从“非常重要”到“一点也不重要”)。人口统计问题包括受访者的年龄、性别、婚姻状况、教育程度、是否曾受雇于医疗保健行业、健康保险类型、是否患有慢性疾病，以及在过去10年内更换居住地的频率 多媒体附件1)．

对于评级网站上关于评级的意识、使用和个人贡献的问题，存在一系列问题，如果被调查者在回答“否”的问题后对另一个问题回答“是”，则可能产生不一致的回答模式。这种不一致通过只包含第一个答案得到了解决。描述性统计包括连续变量的中位数和平均值以及分类变量的百分比。使用4点李克特反应量表的问题在中点被一分为二，因为一些细胞的样本量往往太小而无法分析。皮尔逊卡方检验用于分析评分网站上评分的意识、使用和贡献、PWRs在搜索新医生时的作用、受访者的特征和无反应模式。为了测试同一主题测量之间的回复率(例如，对PRW的认识vs对酒店评级网站的认识)，我们使用了McNemar测试。当比较两种类型的网站(prw和另一种)的参与者使用评级网站的百分比时，只有那些知道这两种类型网站的受访者被包括在内。同样，当比较在两种类型的网站(prw和另一种)上提供评级的参与者的百分比时，只有那些使用两种类型网站的受访者被包括在内。为了评估三种结果的潜在预测因子——(1)对PRWs的认识，(2)对PRWs的使用，以及(3)先前评级的医生——基于理论考虑和以前的发现，预先选择了9个候选预测因子[ 9， 13， 21， 22，包括城市、年龄、性别、婚姻状况、教育程度、曾从事卫生保健工作、医疗保险、患有慢性疾病、近10年居住地变更次数等。我们使用了三个不同的模型来测试这些预测因素的影响。首先，我们在一个单独的模型中对每个预测因素进行单变量逻辑回归分析，前提是所有其他预测因素的回归系数都未调整。其次，我们使用多元逻辑回归(MLR)模型来同时测试所有预测因子，前提是模型中所有其他预测因子的回归系数都进行了调整。然而，mlr往往存在过拟合问题，特别是当预测因子的数量相对于病例数量和/或较小群体的频率较高时(在二分类结果的情况下)[ 25]，导致模型在预测新样本时预测精度较低。为了避免这种过拟合，我们使用了一个变量选择程序，最小绝对收缩和选择算子(套索)作为第三个模型。在套索中，在拟合模型时，通过暗示二项式似然函数的惩罚项来故意缩小模型系数。因此，这些模型比从MLR中获得的模型更偏颇，但却表现出强烈的预测准确性[ 26］．因此，惩罚回归的系数未缩小到0的预测因子在复制所考虑的研究时可能具有预测性。由于结果变量是二分的，套索是基于逻辑回归模型。MLR和套索的预测准确性均由交叉验证确定[ 27］．我们使用预测值与观测值之间计算的Cohen kappa，以及受试者工作特征曲线下的面积(ROC面积)作为准确性的衡量标准。因此，kappa值为1表示完美的预测准确性，而值为0表示随机猜测。因此，ROC区域值为1表示完美的预测准确性，而值为0.5则表示随机猜测。除城市和教育程度外，模型中所有预测变量在任何模型分析前都进行了标准化。

总体而言，共有280份已完成的调查被返回，对应的回复率为18.16%(280/1542)。在完成的调查中，75份来自诺德霍恩，72份来自希尔德斯海姆，62份来自不来梅，71份来自汉堡。此外，有169人被正式拒绝参与研究，其中103人提供了不参与的理由。不参与的主要原因包括对课题不感兴趣(n=21)、没有电脑和/或互联网(n=10)、不知道或不使用PRWs (n=9)、健康原因(n=9)、时间原因(n=5)和年龄原因(n=5)。总体而言，15.7%(44/280)受访者年龄在30岁及以下，29.3%(82/280)受访者年龄在30至50岁之间，38.6%(108/280)受访者年龄在50至70岁之间，16.4%(46/280)受访者年龄在70岁及以上。此外，55.0%(154/280)受访者为女性，58.9%(165/280)已婚或有民事伴侣关系，78.4%(218/278)从未从事过医疗保健工作，81.4%(227/279)有公共医疗保险，35.1%(98/279)患有慢性疾病，29.7%(83/279)在过去10年内更换居住地1至2次，10.0%(28/279)更换居住地3次或以上。比较所有有反应者(n=280)和所有无反应者(n=1320)的无反应者分析显示，有反应者和无反应者的性别组成无显著性差异²₁= 1.9, P=.16)，而平均年龄(应答者平均年长3.14岁， t₁₅₃₆= 2.68, P= .007);然而，效应量很小( d= 0.18)。

总体而言，72.5%(200/276)的受访者了解prw(见 图1； 多媒体附件2呈现完整的结果)。受访者对PRWs的认知度显著低于对酒店、餐厅评级网站的认知度(χ²₁= 52.3, P≤.001)，技术产品(χ²₁= 36.2, P≤.001)，介质(χ²₁= 18.8, P≤.001)，但显著高于医院(χ²₁= 33.9, P≤措施)。参与者在医疗保健系统的就业情况和对医生评级网站的认识也有显著差异(χ²₂= 8.3, P= .02点;目前在卫生保健行业工作的参与者中有92%知道prw，以前在卫生保健行业工作的参与者中有59%知道prw，从未在卫生保健行业工作的参与者中有72%知道prw)。

在知悉公共厕所的受访者中，43.6%(86/197)曾使用公共厕所(见 图2； 多媒体附件2呈现完整的结果)。与其他评级网站相比，这一比例明显低于使用过酒店和餐厅评级网站的比例(χ²₁= 44.2, P≤.001)，技术产品(χ²₁= 23.2, P≤.001)，介质(χ²₁= 13.0, P≤.001)，但显著高于医院(χ²₁= 8.2, P= 04)。不同年龄组间PRWs使用差异有统计学意义(χ²_3.= 10.3, P= .02点;58%: 30岁及以下，54%:30-50岁，36%:50-70岁，24%:70岁及以上)。

在使用prw的受访者中，23%(19/83)至少对医生进行过一次评分 图3； 多媒体附件2呈现完整的结果)。该值与其他网站的评分比例相当，但医院的评分比例明显高于50%。医生的评分比例与其他评分站点的比较统计如下:酒店和餐馆(χ²₁= 11.6, P≤.001)，中位数(χ²₁= 4.8, P=.03)，技术产品(χ²₁= 3.5, P=.06)，医院(χ²₁= 0.2, P=主板)。

所有3个结果的所有预测因素的标准化系数通常都很低，这表明除了应答者的性别(女性高于男性)和婚姻状况(已婚或有民事伴侣关系的人高于未结婚的人)对PRWs的认识的影响，以及应答者的年龄对PRWs使用的影响(年轻人更高)之外，其他预测因素均无相关影响。评估结果“已经意识到PRW”、“以前使用过PRW”和“以前评定过PRW的医生”的潜在预测因素的完整测试结果显示在 多媒体．交叉验证结果见 多媒体附件4．那些“在PRW中被评为医生”的人低于10%，而对于其他两种结果，类别不平衡不那么严重。基于交叉验证的预测准确性对于MLR和套索都很低。Kappa值在0到0.1之间变化，ROC面积值在0.51到0.63之间变化，这取决于所使用的模型和结果。应用模型的样本数据对应的值略高，说明MLR的过拟合程度。

31.8%(85/267)的受访者表示，在寻找新医生时，prw是非常重要或比较重要的信息来源，他们更经常报告其他因素是非常重要或比较重要的信息来源，93.5%(259/277)的受访者支持家人、朋友和同事，79.9%(219/274)的受访者支持其他医生，40.6%(108/266)的受访者支持执业网站( P≤。所有三次比较均为001;看到 表1)．在寻找新医生时，住院医师变更频率和对prw作为信息来源的重要性之间存在显著差异，在从未搬迁的人中，24%的人认为prw有些或非常重要，在搬迁1至2次的人中，41%的人认为prw很重要，在搬迁3次或以上的人中，46%的人认为prw很重要(χ²₂= 10.3, P= .006)。在那些曾经使用过prw的受访者中，44%(37/85)报告说，他们发现prw上的信息在寻找新医生时非常有用或有点有用。同样，34%(29/86)以前使用过prw的受访者报告说，prw的信息非常强烈或有些强烈地影响了他们对新医生的决定，尽管在以前评价过医生的受访者中，这一比例增加到50%(11/22)。

这项研究有三个关键发现。首先，德国prw的认知度很高(72.5%)，尽管prw的使用率(43.6%)，尤其是评分的贡献(23%)相对较低。除医院评级网站外，与其他所有评级网站相比，prw评级的认知度、使用率和贡献也显著降低。其次，受访者的年龄是使用prw的唯一相关预测因素，年轻的受访者更有可能使用prw。第三，在选择新医生时，家庭和朋友作为信息来源等因素的重要性比prw得到更多的认可。

受访者对prw的认知度远高于德国以往研究报告的认知度，后者在2012年和2013年分别为29%和32% [ 9， 13];然而，这与Hanauer等人在2014年发表的两项美国研究相似，该研究发现，在美国人口的全国代表性样本中，74%的父母和65%的成年人知道prw [ 21， 22］．因此，缺乏对PRW的认识似乎不再是使用PRW的主要障碍(在德国和美国)[ 5］．德国prw意识的明显提高可能受到低回复率的影响，反应者更有可能已经意识到prw，而大多数未反应者表示他们对这个话题不感兴趣。然而，这也可能是由于德国大型公共健康保险公司推出了自己的prw。德国最大的公共健康保险公司Allgemeine Ortskrankenkasse (AOK)于2010年推出了PRW Arzt-Navigator，并于2011年5月在全国推广。另外两家大型公共健康保险公司Techniker Krankenkasse (TK)和BARMER GEK随后也开发了自己的prw (TK-Ärzteführer和BARMER GEK- arztnavi)。这些prw得到了媒体的关注，可能会大大提高公众对prw的认识[ 28］．

然而，尽管对PRW的认识有所提高，但使用过PRW的人(在了解PRW的反应者中)的百分比远远低于以前的德国研究。例如，Emmert等人仅报告25%的受访者使用过prw，但他们的数据显示，在了解prw的受访者中，79%的人使用过prw [ 13］．同样地，尽管Terlutter等人仅报告26%的受访者至少使用过一次prw，但他们的数据显示，在了解prw的受访者中，88%的人使用过prw [ 9］．值得注意的是，这些数字甚至高于我们调查中最常见的评级网站的用户比例(酒店和餐厅:76%)。我们的研究与之前的德国研究之间的巨大差异可能反映了对德国prw的认识的提高以及两项研究中使用的不同方法。在之前的德国研究中，大多数德国prw仍处于成长期，对德国prw的认知程度较低;此外，Emmert等人和Terlutter等人的研究都使用了基于网络的调查，并从基于网络的小组中招募了参与者[ 9， 13］．另一方面，我们的研究是在德国prw处于更成熟的阶段时进行的，德国prw的认知度要高得多;此外，我们的研究使用了邮寄调查和普通公众的样本。因此，我们的研究结果更可能反映了公众对PRWs的认识和使用之间的分布，尽管需要进一步的研究来证实这一点。然而，Hanauer等人在美国进行的两项涉及普通公众的研究也发现，在了解PRW的人群中，PRW的使用率相似:38%和37% [ 21， 22］．

受访者的年龄是使用prw的唯一相关预测因素，年轻的受访者更有可能使用prw。这一发现支持了之前的研究[ 9， 29]以及prw的主要影响可能来自下一代“Facebook”一代，他们更多地使用互联网，更习惯于在互联网上提供评级[ 30.］．prw的使用也可能部分受到患者在寻找新医生时将其作为信息来源的重要性的影响。尽管绝大多数应答者报告家庭、朋友和同事是非常或比较重要的信息源，但只有三分之一的应答者认为prw是重要信息源。Hanauer等人的两项美国研究报告，与我们的研究中德国参与者相比，参与者对家庭和朋友作为信息源的重视程度相似(非常或比较重要:分别为85%和89%)，但对prw的重视程度要高得多(非常或比较重要:分别为59%和62%)[ 21， 22］．美国和德国参与者在寻找新医生时，对prw作为信息来源的重要性的巨大差异可能部分是因为两国人口流动性的差异;我们的研究发现，德国受访者重视prw的比例随着居住地的变化而增加;然而，研究表明，美国人口的流动性比欧盟公民更强。 31］．人口流动可能是未来研究的一个富有成效的领域，以研究各国在使用prw方面的差异。

在使用过prw的应答者中，评价医师的比例也远低于之前的德国研究。例如，Emmert等人报告说，在所有受访者中，只有11%的人对医生进行了评价，但他们的数据显示，在使用prw的受访者中，44%的人对医生进行了评价[ 13］．这种较高的评分率可能也反映了Emmert等人使用的基于网络的调查和基于网络的小组。此前的国际研究发现了与我们的研究相似的结果，Hanauer等人在美国进行的两项研究都报告称，在使用prw的患者中，23%的人对医生[ 21， 22］．由于PRW用户不会因提供评级而获得任何补偿，因此基本经济理论表明，评级很可能不足[ 32］．然而，很明显，其他评级网站的用户提供评级的频率更高。尽管与其他评级网站相比，prw的认知度和使用率较低可能仍然是一个因素，但考虑到使用prw的人数较少，患者不给他们的医生打分显然还有其他因素。在使用过prw的应答者中，不到三分之一的人做出了评价。因此，三分之二的PRW使用者是有效的 搭便车者，他们愿意使用公共新闻作为资料来源，但不提供评级。然而，如果没有更高的收视率，prw对每个用户的价值仍然有限。因此，这不仅是互惠的问题，而且也符合用户的自身利益。许多PRW用户可能没有意识到这一点，因此PRW可能会考虑通知用户贡献评级的重要性。

然而，与其他非医疗保健相关评级网站相比，参与者对prw的认识和使用都明显较低的原因也是有用的，这与2 Hanauer等人的研究结果一致[ 21， 22］．在Rothenfluh等人最近发表的一项研究中，研究了参与者使用评级网站TripAdvisor选择酒店和PRW Jameda选择医生的选择过程[ 33］．尽管涉及两种服务产品，但两个评级网站的使用存在重大差异。尽管参与者认为选择医生比选择酒店更重要，但参与者搜索医生的时间比搜索酒店的时间要少，并且发现选择医生要容易得多。四个主题被确定为这些差异的背后。首先，参与者在选择医生时采用了“试错”方法，只有在看过医生后才决定他们是想留下来还是换另一家医生，而他们有信心根据评级网站上的信息对酒店做出明确的选择。其次，受访者对医疗行业的信任度较高，认为所列出的医生都可以胜任，而对酒店的信任度较低。第三，尽管参与者在评估酒店质量方面有信心，但他们认为自己无法正确评估医生的技能和能力。最后，参与者报告说，人际关系、直觉和亲和力在选择医生时发挥了巨大作用，而与酒店相比，价格和提供的设施更重要。 33］．Rothenfluh等人借鉴经济学文献，根据提供者和消费者之间的信息不对称程度来区分不同类型的服务商品，从而提出这两种服务商品(酒店和医生)由于属性不平等而不能被平等对待[ 33］．

这些发现表明，与其他非医疗保健相关评级网站相比，prw的认知度和使用率可能总是较低，因为消费者在使用医生(和医院)服务时，提供者和消费者之间的信息不平等总是高于消费者使用其他服务(如酒店和餐厅)时的信息不平等，而在购买媒体和技术产品等产品时更是如此。鉴于改变目前prw的设计方式可能会使它们更有用[ 33]，在选择医生之前，人们可能总是更依赖人际推荐，而不是客观的公共信息，因此不会像使用其他评级网站那样经常使用prw。因此，在选择新医生时，参与者更频繁地认可家庭和朋友作为信息来源的重要性，而不是prw，这可能并不令人惊讶，这与之前的研究是一致的[ 21， 22］．

然而，目前关于患者不给prw医生评分的原因的研究有限，需要对这一问题进行更多的研究，以确定可能解决的障碍。Patel等人最近发表的一项研究，在英国可用的其他反馈方法的背景下，探讨了患者对全科医生对PRWs的评级的看法[ 34］．受访者反映，由于易达性、私隐及保安等问题，他们不会在公共厕所上留下意见，又因为他们认为留在网站上的意见可能会被忽略[ 34］．Hanauer等人还在2012年的美国研究中要求参与者考虑对医生发表负面评论的影响[ 22］．受访者表示担心他们的身份可能会被披露(34%)，而医生可能会因他们留下负面评论而对他们采取行动(26%)[ 22］．

这项研究有一些局限性，在解释结果时应该考虑到这些局限性。应答者偏倚可能影响结果;然而，由于回应调查的人士一般对这个问题更感兴趣，因此应重视公共厕所使用率相对较低及评分所占比例较低的问题。此外，在18.1%的回复率下，将定量结果推广到德国北部四个城市的所有居民可能是不可能的。德国其他地区在评级网站方面也可能存在差异。然而，这项调查是通过邮寄的方式，随机抽取了德国北部四个不同规模城市的平均人口样本。无应答者分析也没有发现性别上的显著差异，尽管应答者平均年龄略大于无应答者，但效应量很小。非参加者提供的不参与调查的原因之一是他们不知道或不使用prw。如果非参与者仅仅因为不了解prwrs而不参与，那么了解prwrs的参与者的平均比例可能被高估了。然而，在收到的169份拒绝参与研究的报告中，只有9份报告称，他们没有参与是因为他们不知道prw或不使用prw。 Furthermore, as there is a cascade of questions (awareness > use > contribution of ratings), there need not be an overestimation in relation to the use of PRWs and rating of a physician on a PRW at least once, since only participants who are actually aware of PWRs were included for these questions. We therefore do not think that this issue has significantly impacted our results. Responses were self-reported, and therefore we do not know the actual use of PRWs or what PRW participants visited. Additional research involving a larger sample would be desirable.

这项研究表明，近年来德国对prw的认识大幅提高。这是一个积极的发展，表明缺乏认识不再是德国使用PRW的主要障碍。然而，prw的使用水平仍然相对较低，今后，重点应放在更好地理解患者不按prw对其医生进行评分的原因上，以便确定可能解决的障碍。然而，由于消费者在使用医师服务时，提供者与消费者之间的信息不平等程度始终较高，因此，与其他非医疗保健相关评级网站相比，prw的认知度和使用率实际上可能仍较低。虽然改变目前prw的设计方式可能会使其更有用，但在选择医生时，人们可能总是更多地依赖人际推荐，而不是客观的公共信息。