Developing a Workforce-Aligned Quality Evaluation Framework for Undergraduate Health Services and Management Education in China

技術的要約：中国における医療サービス・マネジメント学部のための、労働力適合型品質評価フレームワークの開発

問題提起
世界のヘルスケアシステムは、統合的かつ人口志向型のモデルへと移行しており、管理能力、分析能力、デジタル能力、および調整能力を備えた医療専門職を必要としている。医療サービスおよびマネジメント（HSM）の専門家はこの移行の中核を担う存在であるが、中国における学部レベルのHSM教育には、教育のアウトプットを労働力の要件に明示的に結びつける堅牢な評価メカニズムが欠如している。現在の評価パラダイムは、主に投入・過程・産出（IPO）モデルに依存しており、教育リソース、訓練プロセス、および卒業後の成果（例：就業率）に焦点を当てている。しかし、これらのモデルは「労働力への適合性」を、プログラムの質から自動的に導かれる結果として扱っており、明示的な評価基準として扱っていないことが多い。その結果、診断群別定額支払い制度（DRGs）、デジタルトランスフォーメーション、および「健康中国2030」戦略などの改革によって推進される、医療組織の進化する需要と教育提供との間の潜在的なミスマッチが、十分に可視化されないまま残っている。教育条件と成果を外部の労働力への期待値に直接結びつける、重み付けされたプログラムレベルのフレームワークが必要とされている。

方法論
本研究では、品質評価フレームワークの開発および重み付けを行うため、2026年1月から5月にかけて実施された2段階のメソッド設計を採用した。

1. 指標の開発： 文献レビュー（2021年〜2026年）および政策文書の精査により、40個の候補となる第3次指標の初期プールを作成した。
2. 修正デルファイ法によるコンサルテーション： 河北省の医科大学、病院、および政府機関の専門家15名による2ラウンドのコンサルテーションを実施した。
   • 第1ラウンド： 専門家は、重要性、科学的妥当性、および実現可能性について、40の指標を5段階のリッカート尺度を用いて評価した。平均スコア、変動係数（CV）、満点率、および定性的フィードバックに基づき、指標を精査した。
   • 第2ラウンド： 専門家は、精査されたフレームワーク（33指標）を再評価した。最終的な重み付けのために複合スコアを算出した。
   • 専門家の権威性： 専門家の信頼性を確保するため、両ラウンドにおいて権威係数（$C_r$）を算出した。
3. 重みの決定（階層分析法 - AHP）：
   • 同一の15名の専門家が、Saatyの9段階スケールを用いて、第1次ドメインおよび第2次次元の相対的な重みを決定するための一対比較を行った。
   • 論理的一貫性を確保するため、整合性比（CR）を算出した（$CR < 0.10$）。
   • 幾何平均を用いて集団判断行列を構築した。
   • 第3次重み： フルスケールの3段階AHPによる過度な負担を避けるため、第3次重みは、対応する第2次次元内での第2ラウンドのデルファイ複合スコアを正規化することによって導出した。
4. 統計分析： デルファイ評価およびAHPによるランキングの両方における専門家の合意を評価するために、ケンドールの合致係数（$W$）を用いた。

主な貢献

• IPOモデルの概念的拡張： 本研究は、伝統的な投入・過程・産出のフレームワークに、明確に異なる第4のドメインである**「需要・供給の適合（Demand–Supply Fit）」**を導入した。これにより、「教育パフォーマンス」（プログラムが何を生産するか）と「労働力への適合性」（それらのアウトプットと外部の期待との関係）を分離し、適合性を評価可能な明示的な品質の次元とした。
• 階層構造： フレームワークは、33の第3次指標を、4つの第1次ドメインと10の第2次次元に整理している。
• 専門家による重み付けされた優先順位： 本研究は、多角的な専門家パネルによって認識された異なる品質次元の相対的重要性を反映した、経験的に導出された重みを提供している。

結果

• 指標の精査： 初期段階の40指標は、投入の質、過程の質、産出の質、および需要・供給の適合という4つのドメインにわたる33の最終指標へと精査された。
• 専門家の合意： 専門家の権威係数は高かった（第1ラウンドで $C_r = 0.915$、第2ラウンドで $C_r = 0.930$）。AHPランキングに関するケンドールの $W$ は、第1次ドメイン（$W=0.860$）および第2次次元（$W=0.939$）の両方において有意であった（$P < 0.001$）。
• 重みの分布：
  • 第1次ドメイン： **「需要・供給の適合」**が最も高い重み（0.396）を受け、次いで過程の質（0.315）、産出の質（0.193）、投入の質（0.096）となった。
  • 第2次次元： 「需要・供給の適合」内における**「能力の適合（Competency Alignment）」**が、最も高いグローバルな重み（0.294）を持ち、次いで職業的能力開発（0.211）および雇用成果（0.172）となった。
  • 第3次指標： 最も重みの高い指標は以下の通りである：
    1. 最近の卒業生に対する雇用主の満足度（0.099）。
    2. 雇用開始1年後における雇用主による職場能力の再評価（0.098）。
    3. 卒業生の自己評価能力と雇用主の期待との差異（0.096）。
  • すべての指標は**「能力の適合」**次元内に位置しており、これは初期の学術的または雇用的指標よりも、雇用後の能力検証に優先順位が置かれていることを強調している。

意義および主張
本論文は、このフレームワークが、実際のプログラムのパフォーマンスや労働力への適合性の証拠ではなく、プログラムレビューおよびカリキュラム開発のための**「専門家由来の構造」**を提供するものであると主張している。

• 品質の再定義： 適合性を独立したドメインとして扱うことで、本フレームワークは、満足のいく教育的投入と産出が自動的に労働力への適合性を保証するという仮定に異を唱えている。これは、プログラムが学術的に健全であっても、市場のニーズとは不適合である可能性があることを示唆している。
• フィードバック・アーキテクチャ： 著者らは、本フレームワークを静的なスコアカードとしてではなく、潜在的なフィードバック・システムとして位置づけている。これは、教育機関が指標をカリキュラムや実践と照らし合わせ、教育上の意図と職場の現実との間のギャップを特定し、単なるカリキュラムの拡張ではなく、カリキュラムの改訂を識別できるように設計されている。
• 限界と範囲： 本研究は、重みが専門家の優先順位を表すものであり、卒業後のアウトカムに対する観察された因果効果ではないことを明示的に認めている。フレームワークは河北省に地理的に限定されており、実現可能性、測定特性、および妥当性を評価するためには、複数機関への適用が必要である。著者らは、本フレームワークを固定された標準としてではなく、デジタルヘルス、政策、および人口ニーズの急速な変化に適応可能な、改訂可能な構造として捉えるべきであると警告している。

結論として、本研究は、教育と労働力の適合性という「ブラックボックス」を可視化し測定可能にするための方法論的ツールを提供しており、卒業生の能力を雇用主の期待に対して検証することを、HSMプログラムの品質の中心的な指標として優先させている。