巴基斯坦医疗知识管理推动因素

推动因素支持巴基斯坦医疗保健中知识管理的实施

摘要

知识被认为是一种重要资源，是竞争优势的来源。然而，如果通过知识管理（KM）对知识进行良好管理，则知识将成为组织可持续竞争优势的源泉。如果在组织中实施知识管理，将有助于提升组织竞争力、绩效和生产力，并促进资源的有效利用。由于全球市场竞争激烈，许多组织正逐步采用知识管理。许多发达国家的医疗部门已开始实施知识管理，因为它能够通过有效利用数据存储库，从持续开展的活动中获取知识。发展中国家现已认识到知识管理采纳的潜力与益处。巴基斯坦作为发展中国家之一，最近已表现出在其医疗保健行业采纳知识管理以提升其医疗保健绩效的趋势。

本研究包含两个主要研究阶段：首先，从以往研究中梳理出知识管理的推动因素；其次，采用解释结构模型（ISM）和MICMAC（交叉影响矩阵乘法分类应用）技术，揭示各知识管理推动因素之间的相互关系及其驱动与依赖能力。ISM与MICMAC技术的应用结果表明，政策激励、长期战略规划、信息技术（IT）以及知识管理努力与业务战略的一致性，是巴基斯坦医疗保健领域知识管理采纳的主要推动因素。关注这些已识别的推动因素将有助于知识管理的实施。政策激励可作为促进巴基斯坦医疗保健领域知识管理采纳的催化剂。

关键词 ：推动因素；知识管理；KM；医疗保健；医疗保健；解释结构模型；解释结构模型；MICMAC方法；巴基斯坦

1. 引言

知识管理（KM）是组织和个人用于查找、存储、检索、共享、调整和使用知识的过程，以支持组织实现其目标[1,2]。如今，组织已经意识到，如果希望在快速变化的环境中生存，就必须充分运用其知识[3–5]。知识管理（KM）与组织学习使组织具备适应快速变化的商业环境的能力[6,7]。如果一个组织希望在其运营方式上实现高效和有效，那么采用知识管理（KM）至关重要[5,8]。

目前，知识管理已引起众多学者和研究人员的关注。关于知识管理在供应链[9],工程行业[10],电信[11],医疗保健[12],等各个领域的重要性已有许多讨论，这些讨论认为知识的转移

知识是获得可持续竞争优势的源泉[13,14]。知识被视为组织内的主要资源[15]。许多研究人员指出，知识有两种类型：隐性知识和显性知识。显性知识代表一切可以轻易表述、编码、获取、口头表达并以书籍、文章、手册、数据库等形式轻松传递给他人的内容。隐性知识由于是通过实践和个人经验获得的，因此难以传递给他人。知识管理支持将隐性知识转化为显性知识，从而促进知识创造，并提升组织绩效[16]。

与知识创造相关的组织具备提升其绩效的能力，并能更好地利用中间知识进行进一步创新[17]。在发达国家，知识管理已应用于医疗保健行业的许多组织和管理流程中[18]。与其他商业领域相比，医疗保健行业属于知识管理的后采用者[19]；在医疗保健行业中采用知识管理，可通过提供更优质的服务使患者受益，通过学习新且更优的方法使员工受益，并通过获得更多业务使组织受益。Orzano 等[20]声称，国家层面医疗机构之间的知识管理将显著改善（医疗）实践绩效，并使患者和医生双方受益。

一些发达国家已开始在医疗保健行业采用知识管理，以提升其医疗绩效。发展中国家目前也正逐步推进知识管理的采用，但进展较为缓慢。在发展中国家中，伊朗在知识管理采纳方面所做的工作最多。巴基斯坦政府目前正在寻求改善其医疗保健行业的方法，因此正在考虑在其医疗保健行业中采用知识管理。

巴基斯坦的医疗保健行业正面临诸多问题和挑战。世界卫生组织（WHO）指出，巴基斯坦正承受着双重疾病负担（BoD），其中7.6%的人口感染了乙型和丙型肝炎。结核病的发病率位居世界第五，据估计，其中4.3%为耐药性病例。大量人口遭受疟疾困扰；疟疾是第二常见的报告疾病，尽管可治愈，但仍有众多人因此死亡。全球81%的疟疾死亡病例发生在巴基斯坦[23]。人类免疫缺陷病毒（HIV）感染率约为0.1%，且呈上升趋势，其中77%的感染者因未经筛查的输血而感染。巴基斯坦的婴儿死亡率非常高，据估计每年有40万名婴儿在出生第一年内死于急性呼吸道感染、病毒性肝炎、疟疾、腹泻、痢疾、疥疮、甲状腺肿、肝炎、结核病等疾病。患有非传染性疾病、伤害和心理健康问题的患者数量众多。巴基斯坦的糖尿病患者人数居世界第七位（数据来自世界卫生组织[24]）。人口持续增长导致事故和伤害不断增加。巴基斯坦医疗部门每天必须应对大量患者，门诊部（OPD）常常人满为患。管理层、资源和绩效方面经常出现问题[25]。目前，巴基斯坦正在考虑引入知识管理（KM），以在一定程度上帮助解决这些问题。

知识管理可能为医疗保健行业带来诸多优势。考虑到巴基斯坦医疗部门存在的问题，有必要开展一项科学研究，以识别促进知识管理采纳的推动因素。因此，本研究旨在识别支持在巴基斯坦医疗保健行业实施知识管理的推动因素。当前研究基于以下原因展开：首先，关于发展中国家特别是巴基斯坦医疗领域中知识管理采纳的研究十分匮乏。目前，知识管理在巴基斯坦尚处于起步阶段。其次，通过进行详细的文献综述，研究了支持知识管理在医疗保健行业中有效实施的推动因素；这些推动因素进一步与专家小组进行了讨论，并采用多准则决策方法（MCDM）分析了巴基斯坦背景下知识管理采纳的推动因素。最后，利用解释结构模型（ISM）和MICMAC方法对筛选出的推动因素进行分析，以揭示它们之间的相互关系。

本文的结构如下：第1节介绍研究背景，第2节进行文献综述，第3节描述研究方法，第4节讨论研究结果，第5节给出结论。

2. 文献综述

2.1. 知识管理

全球化使知识成为实现竞争优势的关键资源[26]。知识通过其对产品、流程和人员的贡献为组织增加价值，而知识管理通过将信息、数据和智力资产转化为持久价值，并识别对管理层行动有用的知识，使组织获得可持续竞争优势[27]。

各组织已将知识管理（KM）视为可持续竞争优势的来源，并开始大力投入其实施。一项在医疗保健、制造业、零售/批发、公用事业、电信、金融服务及其他领域开展的知识管理采纳调查显示，43%的组织已实施了知识管理举措。许多组织正将知识管理视为推动业务转型以实现可持续发展的可选方案。知识管理正在对许多行业产生积极影响，尤其是以知识为主要产品的企业，如管理咨询公司和医疗保健行业。

医疗卫生机构已逐步开始采纳知识管理，以提升其绩效[21,22]。医疗信息与管理系统学会（HIMSS）指出，医疗保健中的知识管理是“协调人员、流程、数据和技术，以优化信息、协作、专业知识和经验，从而推动组织绩效和增长”。

2.2. 巴基斯坦医疗保健中的知识管理

巴基斯坦是南亚的一个发展中国家，人口约2.01亿，正以1.9%的速度快速增长。尽管巴基斯坦是南亚第二大经济体，国内生产总值（GDP）达9882亿[29]，但其医疗保健行业仍面临困境。多年来，巴基斯坦持续增加医疗保健预算[30]，但仍无法应对全国范围内患者数量的迅速增长，绩效低于平均水平。

巴基斯坦政府认识到改善其医疗保健行业的复杂性。为应对这一问题，多年来巴基斯坦提出了多项政策和战略，如《国家卫生政策（2001）》；《中期发展框架（2005–2010）》；以及《减贫战略文件（2001–2009）》。尽管制定了这些政策，但医疗保健行业的绩效并未得到改善，然而政府仍继续制定新政策[31]。巴基斯坦政府于2001年制定了国家卫生愿景，设定了2025年的目标；该愿景历经15年才获得联邦和省政府的批准，并最终于2016[32]获批。巴基斯坦还签署了多项国际协议，如联合国提出的《千年发展目标（2000）》[33]和《可持续发展目标（2016）》：17项目标以变革我们的世界[34],。自2012年至2013年以来，巴基斯坦政府已投入4.06万亿卢比，用于在健康、教育、社会福利及其他领域实现千年发展目标（MDGs），但未能达成目标[35]。转向可持续发展目标（SDGs）后，该国面临的任务更加艰巨。巴基斯坦政府目前正在寻求新方法以提高其医疗绩效。

知识管理的实施可以极大地提高医疗保健的绩效。知识管理有助于知识记录；这些知识可以共享以改善医疗保健行业的绩效[36]，并有助于有效的决策[37]。由于医疗行业是一个知识生成型行业，因此记录日常基础上使用的知识非常重要。

2.3. 医疗保健中知识管理的推动因素

为了确定知识管理的推动因素，进行了详细的文献综述。从以往的多项研究中识别出若干推动因素。卡拉米特里等人[2]提出了四个推动因素，即管理层的承诺、透明的工作流程的建立、员工之间的信任以及员工赋权，以及知识中介的识别。张等人[38]指出，建立透明的工作流程、持续获取客户反馈，以及与客户建立良好关系是知识管理的推动因素。霍贾布里等人[12]确定了七个推动因素，包括支持性的组织文化、支持性管理层、良好的信息技术基础设施、有效的知识管理战略、持续的绩效管理、良好的培训与教育，以及对流程和活动的评估，这些均为知识管理的推动因素。其中，培训与教育被认为是最关键的因素。吉布斯等人[39]揭示出政府政策在知识管理实施中也起到使能因素的作用。科塔里等人[19]提到了知识管理的六个主要推动因素：组织文化、组织结构、管理层支持、知识推动者识别、适当的知识管理设计或框架，以及良好培训。库尔卡尼等人[40]指出，领导力、同事之间的互动、从现有知识中学习、获取客户反馈以及招聘有经验的员工是知识管理有效实施的关键促进因素。皮和坎坎哈利[41]识别出知识管理的三个主要使能因素：信息技术、员工必须有积极性，以及具备知识管理实施技能，或聘用更高技能的员工。其中，信息技术被认为更为关键。张等人[42]指出，互动式学习环境、良好的知识过滤系统、有效的客户反馈系统以及信息技术能够显著促进知识管理的实施。阿拉维和莱德纳[43]仅关注一个使能因素，他们提到，必须对知识进行妥善整理和分类，以避免知识流失和信息过载。

从这些研究中得出的与巴基斯坦医疗保健最相关的推动因素见表1。

No	使能因素	参考文献
1	管理层承诺	[2,41,44]
2	政策激励	[39,45,46]
3	长期战略规划	[12,47,48]
4	建立透明的工作流程	[2,38,49]
5	消除不信任	[2,12,41,50]
6	识别知识中介者	[2,19,51]
7	建立客户关系管理（CRM）	[38,52]
8	营造协作学习氛围	[12,40,42,53,54]
9	知识管理（KM）目标与目的的对齐	[12,47,55]
10	用于知识管理的IT	[2,38,41,42,56]
11	分类信息以避免信息过载	[12,43]
12	员工激励	[2,41,44]
13	员工授权	[2]
14	推广电子数据	[2,57]
15	客户反馈	[40,42,53]
16	培训与教育	[12,47,58,59]
17	招聘知识管理专业人员	[40,41,60]
18	知识过滤	[2,42,61,62]

3. 研究方法

本研究采用解释结构模型（ISM）和MICMAC技术对知识管理推动因素进行分析。为了应用该技术，研究方法分为三个步骤，具体说明如下。

步骤1：

对医疗保健行业知识管理的推动因素进行了全面的文献综述。这些推动因素通过研究同行评审出版物确定。使用多个数据库（如谷歌学术、Scopus、Web of Science、Emerald、Taylor & Francis和ScienceDirect）检索这些出版物。用于检索这些研究的关键词为：“知识管理”、“医疗保健”和“推动因素”。使用这些关键词共检索到超过60种期刊的170篇论文。通过两个步骤缩小至最相关的论文范围：首先，去除重复的论文；其次，对剩余论文的摘要进行研究。

无关的论文被移除。最终，剩下来自30种期刊和3个会议的43篇论文。在本文考虑的期刊中，一些较受欢迎的期刊及其收录论文数量如下：《知识管理杂志》（6篇）、《可持续性》（5篇）、《工程管理杂志》（3篇）、《国际管理科学与工程管理杂志》（3篇）、《管理信息系统杂志》（3篇）、《专家系统及其应用》（2篇）和《行为与信息技术》（1篇）。

步骤2：

在文献综述中，研究了多篇论文。一些论文提到了15个推动因素，而另一些则提出了5个。通过文献综述，本研究共确定了25个推动因素。为了筛选出与巴基斯坦相关的推动因素，组建了一个专家组。专家的选取基于便利抽样进行随机选择。最初，通过电子邮件和电话联系了30名医疗工作者（医生、行政人员、护理人员），他们的信息均来自各自医院的网站。经过多次邮件和电话沟通后，两名医学博士、一名医院首席运营官和两名护士长同意参与本研究。采用相同方法联系了五位教授，其中两人回应并表示愿意参与。为纳入政府方面的专家，进行了多次面对面会议以说服其参与，最终，一名来自开伯尔‐普赫图赫瓦省卫生部门（KPK）的助理主任同意加入。最终组成了由八位专家组成的专家组；本研究中所有专家均具有高度资质和丰富知识，在各自领域至少拥有10年的工作经验。向专家提出的主要问题如下：

Q1：哪些推动因素有助于在巴基斯坦医疗部门实施知识管理？

选定的专家小组聚集在一起，讨论上述问题，并根据巴基斯坦医疗保健的情况对推动因素进行筛选。按照Waqas等人的方法，[63],专家们被要求在初步调查中根据其知识和实践经验作出回应。初步调查结果由协调人协助汇总，并将结果摘要再次发送给专家，以便他们增删推动因素。经过三轮反复并达成专家共识后，最终筛选出18个使能因素。筛选过程采用五分制量表进行评分，若某推动因素的几何平均数未超过3分，则予以剔除。

步骤3：

一旦确定了最终的一组推动因素，将使用解释结构模型（ISM）和MICMAC技术对其进行分析。在ISM中，借助专家意见和实践经验，识别推动因素之间的情境关系，并建立它们之间的层次关系。MICMAC分析则通过驱动与依赖能力，帮助对推动因素进行分析和解释。

经过与专家的头脑风暴和详细讨论，记录了他们的回应。本研究展示了推动因素之间的相互关系及其层次结构，这些推动因素有助于在巴基斯坦医疗部门实施知识管理，以获得可持续竞争优势。本研究的逐步研究方法如图1所示。

3.1. 解释结构模型（ISM）

ISM源于J.N. 沃菲尔德（1974）[64]提出的结构建模（SM）。它是一种互动学习过程，通过专家小组共同确定变量之间存在的直接和间接关系。由此形成的模型能够展示变量之间的复杂关系和相互关系[65]。该模型有助于理解根本原因。ISM技术被广泛采用的原因有多个：首先，在研究中存在许多需要解决的问题。这些问题可能非常复杂且难以理解，因为变量之间可能存在大量相互关系[66]。ISM借助专家来确定这些关系和相互关系。其次，结构方程模型（SEM）是一种用于检验影响问题的变量的统计技术，但在变量之间存在相互关系时其应用受到限制。ISM

此处采用的技术用于创建初始模型[64]。其次，解释结构模型是一种团队学习过程，有助于将模糊且 poorly 构建的系统转变为定义明确的模型[67]。第四，应用解释结构模型时无需参考先前的研究工作，最后，解释结构模型可应用于多个领域，如医疗保健、教育、供应链等。[68]。

ISM模型被许多专家用于展示变量之间的顺序和复杂相互关系，并以模型形式呈现这些变量。辛格等人[69]在分析印度工程行业知识管理采纳障碍时使用了ISM。阿南塔特穆拉和卡农戈[70]采用 ISM‐MICMAC技术分析企业组织中知识管理有效实施的推动因素。库马尔和夏尔马[71]运用ISM和 MICMAC技术识别并分析印度农村医疗保健发展的增长障碍。卡拉马特等人[72]采用 ISM‐MICMAC技术识别并分析巴基斯坦医疗保健行业知识管理的障碍。

为了应用ISM技术需要根据Kannan等人的指南遵循一些明确的步骤[73]。步骤如下。

步骤1 通过全面的文献综述识别医疗保健行业中知识管理实施的推动因素。

步骤2 借助专家意见，使用五分制量表和几何平均数对推动因素进行筛选，得分低于3的变量被剔除。

步骤3 构建结构自互作用矩阵（SSIM），以展示变量之间的两两关系。

步骤4 通过对SSIM进行数字化（使用1和0）建立初始可达矩阵（IRM）。

步骤5 考虑传递性，解释隐藏的相互关系，例如若A与B相关，B与C相关，则A与C也必须存在某种关联。

步骤6 建立最终可达矩阵（FRM），其中所有传递性关系已被移除。

步骤7 进行层级划分，即为变量赋予不同的层级。

步骤8 构建ISM模型，该模型基于层级划分结果建立，最顶层为层级1，层级越高表示其关键性越强。

步骤9 进行MICMAC分析，该分析基于驱动与依赖能力进行。

各步骤的详细信息如下所示。

3.1.1. 结构自互关矩阵（SSIM）

为了构建结构自互作用矩阵（SSIM），专家需要在各个推动因素之间建立情境关系[74]。表格中，18个使能因素垂直（Y轴）从1到18和水平（X轴）列出。单元格Eij表示Ei（Y轴）与Ej（X轴）之间的关系。该关系通过四个符号V、A、X和O来表示。

• V 表示使能因素 i 有助于实现或影响使能因素 j；
• A 表示使能因素 j 有助于实现或影响使能因素 i；
• X 表示使能因素 i 和使能因素 j 相互促进或相互影响；
• O 表示使能因素 i 与使能因素 j 之间没有关系

本研究的SSIM表如下表2所示。

推动因素	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18
1		A	X	V	V	V	V	V	V	V	O	O	O	O	X	V	V	O
2	V		O	O	O	V	O	O	V	V	V	O	V	O	V	V	O
3	V	O		V	V	V	V	O	O	V	V	X	V	V	O
4	X	V	O		O	O	V	X	X	O	A	A	O	O
5	O	O	A	O		O	V	A	O	O	A	O	O
6	O	A	A	O	O		O	O	O	A	O	O
7	O	A	A	O	O	O		O	O	X	O	O
8	A	O	O	X	V	O	O		O	O	A	O	O
9	X	V	V	O	V	V	V	V		V
10	V	O	O	V	O	V	V	V	V
11	A	A	O	O	A	A	A
12	A	O	A	X	O	V
13	O	O	A	O	O
14	O	X	A	V
15	V	V	O
16	O	V
17	X
18
## 3.1.2. 初始可达矩阵（IRM）
IRM在SSIM之后构建。IRM以二进制格式展示推动因素之间的关系。通过将V、A、X和O符号替换为1和0，将其转换为二进制格式。该转换遵循以下规则。

• 如果在结构自互作用矩阵中，关系（i, j）用符号V表示，则条目（i, j）为1，而（j, i）为0；
• 如果在结构自互作用矩阵中，关系（i, j）用符号A表示，则条目（i, j）为0，而（j, i）为1；
• 如果在结构自互作用矩阵中，关系(i, j)用符号X表示，则条目(i, j)为1，且(j, i)也为1；
• 如果在结构自互作用矩阵中，关系 (i,j) 用符号 O 表示，则条目 (i, j) 为 0，且 (j, i) 也为 0；

规则如表3所示。

结构自相互作用矩阵	初始可达矩阵（IRM）
元素 (i, j)	元素 (i, j)
V	1
A	0
X	1
O	0

通过应用表3中的规则，得出了表4；转换的一个示例是在SSIM表中，促进因素3与促进因素4之间的关系用V表示。因此，在IRM中，条目(3, 4)为1，而条目(4, 3)为0。

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18
1	1	0	1	1	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	1	1	1	0
2	1	1	1	0	0	0	1	0	0	1	1	1	0	1	0	1	1	0
3	1	0	1	1	0	1	1	1	1	1	0	0	1	1	1	1	1	0
4	0	0	0	1	1	1	0	0	0	0	1	1	1	0	0	0	0	0
5	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
6	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
7	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
8	0	0	0	0	1	1	0	1	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0
9	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	1	1	1
10	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	0	1	0	1	1	1
11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0
12	0	0	0	1	0	1	0	1	0	0	1	1	0	0	0	1	0	1
13	0	0	0	1	1	0	0	1	0	0	1	1	1	0	0	0	0	0
14	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	1
15	1	0	1	1	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	1	1	1	0
16	0	0	0	1	1	1	0	1	0	0	1	1	1	1	0	1	0	1
17	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	1	0	0	1	1
18	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	1

3.1.3. 最终可达矩阵(FRM)

在IRM之后，构建了FRM。为了构建FRM，从IRM中去除了传递性，这是ISM模型的一个重要特征。传递性可以定义为：如果A与B相关，B与C相关，则A和C也必须以某种方式相关。去除传递性后，隐含关系在表5中用1*表示。

表5包含行和列；行为可达性，列为前因。可达性（驱动力）可定义为有助于实现或达到该变量的一组变量。可达集由该行中用“1”表示的变量组成。这些“1”的总和即为该变量的驱动力。前因（依赖力）可定义为能够到达某一特定变量的变量集合。前因集由该列中用“1”表示的变量组成。这些“1”的总和即为该变量的依赖力。同时出现在可达集（r）和前因集（a）中的变量属于交集(int)。

int = (r ∩ a) (1)

本研究中推动因素的驱动与依赖能力如表5所示。

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	驱动权力
1	1	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1*	1*	1*	1*	1	1	1	1*	17
2	1	1	1	1*	1*	1*	1	1*	1*	1	1	1	1*	1	1*	1	1	1*	18
3	1	0	1	1	1*	1	1	1	1	1	1*	1*	1	1	1	1	1	1*	17
4	0	0	0	1	1	1	0	1*	0	0	1	1	1	0	0	1*	0	1*	9
5	0	0	0	1	1	1*	0	1*	0	0	1*	1	1*	0	0	1*	0	1*	9
6	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
7	1*	0	1*	1*	0	0	1	0	0	0	0	1*	0	0	1	1*	1*	0	8
8	0	0	0	1*	1	1	0	1	0	0	1*	1	1	0	0	1*	0	1*	9
9	1*	0	1*	1*	1*	1	1	1	1	1	1	1	1*	1	1	1	1	1	17
10	1*	0	1*	1*	1*	1*	1	1*	1	1	1	1*	1*	1	1*	1	1	1	17
11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1
12	0	0	0	1	1*	1	0	1	0	0	1	1	1*	1*	0	1	1*	1	11
13	0	0	0	1	1	1*	0	1	0	0	1	1	1	1*	0	1*	1*	1*	11
14	0	0	0	1*	1*	1*	0	1*	0	0	1*	1*	1*	1	0	1	1*	1	11
15	1	0	1	1	1*	1*	1	1*	1*	1*	1*	1	1*	1*	1	1	1	1*	17
16	0	0	0	1	1	1	0	1	0	0	1	1	1	1	0	1	1*	1	11
17	0	0	0	1*	1*	1*	0	1*	0	0	1	1*	1*	1	0	1*	1	1	11
18	0	0	0	1*	1*	1*	0	1*	0	0	1	1*	1*	1*	0	1*	1	1	11
依赖权力	7	1	7	16	15	16	7	15	6	6	16	16	15	12	7	16	13	15

去除传递性后，隐含关系用1*表示。

3.1.4. 层级划分

完成FRM后，进行层级划分。根据FRM表，导出每个使能因素的可达性及前因集。借助这些集合，建立交集。这三个集合随后以表格形式呈现（表6–12）。为完成层级划分，需进行多次迭代。为了确定层级，需将交集与可达集进行比较，如果两者相同，则构成一个层级。一旦确定了层级，该推动因素所对应的编号将从现有表格中移除。例如，在表6中，推动因素6和11的交集与可达集相同，因此它们将构成第1层级，并在下一个表格中被移除。此步骤持续进行，直到所有推动因素都被分配到相应层级。层级划分从顶层开始，逐步向下。顶层的影响最小，底层则最为关键。本文共考虑了18个使能因素，通过层级划分将其分为七个层级。这些层级划分有助于ISM模型的构建。巴基斯坦医疗部门知识管理实施的推动因素的层级划分如下表6–12所示。

推动因素	可达集	前因集	交集	层级
1	1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 9, 10, 15
2	1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	2	2
3	1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 15	1, 3, 7, 9, 15
4	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 16, 18	1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18
5	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 16, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18
6	6	1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	6	1
7	1, 3, 4, 7, 12, 15, 16, 17	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 15
8	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 16, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18
9	1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 9, 10, 15	1, 3, 9, 10, 15
10	1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 9, 10,15	1, 3, 9, 10, 15
11	11	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	11	1
12	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18
13	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18
14	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	12, 13, 14, 16, 17, 18
15	1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 9, 10, 15
16	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18
17	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	12, 13, 14, 16, 17, 18
18	4, 5, 6, 8, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18

推动因素	可达集	前因集	交集	层级
1	1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 9, 10, 15
2	1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	2	2
3	1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 15	1, 3, 7, 9, 15
4	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18	1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18	2
5	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18	2
7	1, 3, 4, 7, 12, 15, 16, 17	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 15
8	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 16, 18	2
9	1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 9, 10, 15	1, 3, 9, 10, 15
10	1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 9, 10, 15	1, 3, 9, 10, 15
12	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	2
13	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	2
14	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	12, 13, 14, 16, 17, 18
15	1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 9, 10, 15
16	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	2
17	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 7, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	12, 13, 14, 16, 17, 18
18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18	4, 5, 8, 12, 13, 14, 16, 17, 18	2

推动因素	可达集	前因集	交集	层级
1	1, 3, 7, 9, 10, 14, 15, 17	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 9, 10, 15
2	1, 2, 3, 7, 9, 10, 14, 15, 17	2	2
3	1, 3, 7, 9, 10, 14, 15, 17	1, 2, 3, 7, 9, 15	1, 3, 7, 9, 15
7	1, 3, 7, 15, 17	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 15
9	1, 3, 7, 9, 10, 14, 15, 17	1, 2, 3, 9, 10, 15	1, 3, 9, 10, 15
10	1, 3, 7, 9, 10, 14, 15, 17	1, 2, 3, 9, 10, 15	1, 3, 9, 10, 15
14	14, 17	1, 2, 3, 9, 10, 14, 15, 17	14, 17	3
15	1, 3, 7, 9, 10, 14, 15, 17	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 9, 10, 15
17	14, 17	1, 2, 3, 7, 9, 10, 14, 15, 17	14, 17	3

推动因素	可达集	前因集	交集	层级
1	1, 3, 7, 9, 10, 15	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 9, 10, 15	4
2	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	2	2
3	1, 3, 7, 9, 10, 15	1, 2, 3, 7, 9, 15	1, 3, 7, 9, 15
7	1, 3, 7, 15	1, 2, 3, 7, 9, 10, 15	1, 3, 7, 15	4
9	1, 3, 7, 9, 10, 15	1, 2, 3, 9, 10, 15	1, 3, 9, 10, 15
10	1, 3, 7, 9, 10, 15	1, 2, 3, 9, 10, 1