0评判法对医院床位工作效率的综合评价

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灰色多层次综合评判法对医院床位工作效率的综合评价

中国医学科学院血液学研究所血液病医院医务处（３０００２０）

李睿

刘

斌刘利军

毛

源杨静李武殷刘华林

【提要】

目的综合评价我院近五年来的病床工作效率，掌握其变化规律，为我院各级管理者提供决策依据。方

法采用灰色多层次综合评判法，结合文献［３］中指标权重的计算方法，对我院２００６～２０１０年的床位工作效率进行综合评价。结果应用上述方法对我院５年的床位工作效率评价的优劣顺序与我院的实际情况相符。结论灰色多层次综合评判法结合定量的权重计算方法，使评价结果准确合理，为医院的管理决策提供了参考。

【关键词】灰色多层次综合评判法床位工作效率综合评价

评价病床工作效率的指标有很多，如病床工作效

１．指标权重的计算

率、病床周转次数等，仅从单项指标很难看出某一时期

（１）原始数据进行趋势性转换将低优指标转化病床利用率高低及在病床运转过程中存在的问题。结成高优指标，本研究中采用倒数法将出院者平均住院合医院病床工作效率评价的模糊性和灰性，本研究采日（墨）转化成高优指标（倒数乘以１００），见表２。

用灰色多层次评判法，对我院２００６～２０１０年医院的病

表２同趋势化矩阵

床工作效率进行综合评价，旨在掌握我院５年来病床工作效率的变化规律，为各级管理者提供决策依据，促进医院管理水平的进一步提高。

资料来源与方法

１．资料来源

本研究资料来源于我院２００６～２０１０年医疗统计（２）归一化处理对同趋势化数据矩阵进行归一

工作报表，数据真实准确。

化，按以下公式计算，结果见表３。

２．方法

（１）评价指标的选择依据指标代表性好、灵敏互，＝—尘（其中：ｉ＝１，２，…，ｎ为评价对象数；Ｊ＝

度高、可操作性好的原则，并参考相关文献［１—２］选√∑筏２

Ｖ

ｌ

２Ｉ

择病床使用率、病床周转次数、出院人数以及出院者平

１，２。…，ｍ为评价指标数）

均住院日４项指标组成评价指标体系。其中病床工作

表３归一化矩阵

效率、病床周转次数、出院人数是高优指标，出院者平均住院日是低优指标，原始数据见表１。

表１不同年份医院各指标的原始数据

（３）计算权重值将归一化数据矩阵中不同组的

各指标值相加，计算全部组同一指标的合计值，再将各个指标的合计数相加，得总合计数，最后按照各指标合

（２）指标权重的确定考虑到不同的指标权重会计占总合计数的比重，计算各个指标的权重Ｗ，结果影响评价的结果，以及采用定性方法确定指标权重时

见表４。

很难避免人为因素的干扰，因此，本研究采用在参考文

表４各指标的权重值

献的基础上，采用权重标准构成计算法∞’来计算各指指标Ｘｌ

Ｘ２

Ｘ３

Ｘ４

标的权重值。

（３）医院病床工作效率的计算在Ｅｘｃｅｌ中，应２．灰色多层次综合评判法评价医院病床工作效率用灰色多层次综合评判法综合评价不同年份医院的病（１）确定最优指标集

床工作效率。

将原始数据矩阵中各列的最优值（高优指标选最结果与分析

大值，低优指标选最小值）建立最优指标集

ｘ：＝＼Ｘ：，ｘｉ，ｘｉ，ｘ：＼。

万方数据

ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅａｌｔｈＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ．Ｏｃｔ２０１２．Ｖ０１．２９．Ｎｏ５

ｘ／＝｛９７．３，１６．７，１００４４，１９．４｝

（２）计算评判矩阵Ａ

讨论

；将最优指标集ｘｊ＋＝｛Ｘ。＋，Ｘ２＋，Ｘ３＋，蜀｝作为参考数据列，将（ｘＪ＝（ｘ。，ｘ也，ｘｆ３，ｘ抖）（ｉ＝１，２，３，４，５；Ｊ

＝１，２，３，４）作为被比较数据列，用公式：

””７

由于医院病床工作效率的评价存在模糊性和灰性，灰色多层次评判法不失为一种客观、可信的方法，

此方法在数据的分布、样本含量以及指标多少等方面

，／．、ｒａｉｎｌｘ７４一ｘ：，｜＋ｐｍａｘＩｘ？一Ｘ。『Ｉ

ＩＸｉ＋一Ｘ．ｆＩ＋ｐｍａｘｌＸｉ＋一Ｘ，ｉ１

没有严格要求，且运算简单，不会出现灰色关联度的量化结果与定性分析不一致的情况，具有实用价值ＨＪ。

在指标权重的确定方面，本研究采用一种定量化的权重计算方法，通过客观的指标数值来确定权重，避免了采用专家咨询或凭以往经验确定权重时可能存在

分别求得医院第ｉ年第歹个指标与第Ｌ『个最优指标的关联系数彰（Ｊ）（ｆ＝１，２，…，ｎ；ｋ＝１，２，…，ｍ），式中

分辨系数Ｐ∈（０，１），一般取Ｐ＝０．５。得评判矩阵Ｅ＝（ｆ，（，）），ｚ×ｍ，结果如下。

０．９９４２１．００００

０．３３３３０．３４４５０．４０５９０．５３２５

１．００００

的主观因素的影响，使评价结果更加客观、准确。

评价结果显示，２０１０年的工作效率最高，２００８年的最低，评价结果符合我院实际情况。２００８年底我院

０．３３３３Ｏ．３７１７０．４６８８０．７１２２

１．００００

０．３６２４０．３３３３０．４３４６０．５６４６

１．００００

评判矩阵Ｅ＝

０．３３３３０．３５０２

０．４１８２

住院楼改扩建完成并启用后，患者就医环境大幅改善，

医院床位数增加，目前的开放床位数已从２００６年的４１１张扩增到了６０２张，缓解了住院难的情况。开展“医院管理年”活动，进一步加强了对病房的管理，医院采取各项措施，建立并实施奖惩制度、如提倡亲情式服务、优质护理服务等等，以病人为中心，提供多种保障措施，尽其所能，为病人提供方便快捷的医疗服务，在提高医疗质量的同时，也吸引了更多的患者就诊。

参考文献

１．吴爱雯．ＴＯＰＳＩＳ法对医院医疗质量的综合评价．中国卫生统计，

２０１０，２７（６）：６１９１０２０．

（３）计算Ｍ值排序评价综合评判模型为

Ｍ＝Ｗ－Ａ７＝（ｒ。，ｒ２，…，ｋ）

式中－为关联度，Ａ７为Ａ的转置矩阵。模型中Ｍ＝

（ｒ。，ｒ２，…，聊）为ｎ个参评单位的综合评价结果矩阵，若关联度，．ｊ最大，则说明第ｉ个参评单位优于其他单

位，依此评价各单位的优劣，排序结果见表５。

表５不同年份的综合评判排序结果

２．申顺子．应用ＴＯＰＳＩＳ法对病床工作效率综合评价．中国病案，２００７，８

（１１）：２６－２７．

３．陈锦华．一种新的权重计算法在评价某医院综合效益中的应用．中国卫生统计，２００３，２０（３）：１７２—１７４．

４．秦侠，胡志，江启成．灰色多层次综合评判法在医院综合效益评价中的应用．中国卫生统计，２００１，１８（１）：１２－１４．

（上接第７４９贞）

ＩｆＡｂｏｌＤ＝１９ｔｈｅｎｄｏ：ｃａｌｌ

ｄｅｆｉｎｅ（“Ｐ１”，“ｓｔｙｌｅ”，“ｓｔｙｌｅ＝（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ＝ｄｅｆｉｎｅ（“Ｐ２”，“ｓｔｙｌｅ”，“ｓｔｙｌｅ＝［ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ＝

ｒｅｄ］”）；／木异常码为１９时，给Ｐ１单元格标红术／

ｃａｌｌ

方法，由于ＳＡＳ软件在处理大型数据集上有相当的优势，所以这一方法有着很大的现实意义。另外，随着数据的积累，公共卫生监测数据挖掘的概念也逐步得到关注。利用先进的数据挖掘技术加强突发公共卫生事

件预警、控制与管理工作，以便准确及时地获取所需要

ｒｅｄ）”）；／牢异常码为１９时，给Ｐ２单元格标红半／

ｅｎｄ；ｅｎｄｃｏｍｐ；ｒｕｎ；ＯＤＳｔａｇｓｅｔｓ．ＭＳＯｆｆｉｃｅ２Ｋｃｌｏｓｅ；

的管理信息∞Ｊ。数据挖掘的前提和关键是原始数据的质量，如何从海量的庞杂的数据中，提取有用的信

息，用于公共卫生决策支持，是一个重要的问题。本文

利用ＯＤＳ技术，当某条记录的舒张压大于收缩压

时，在运行数据核查程序时，这条记录便被筛选出来，

并在输出的Ｅｘｃｅｌ核查文件的相应变量上标示红色。当数据核查员看到红色标示时，就可以发现数据逻辑问题并解决。因此，利用ＳＡＳ软件可以实现数据的批量核查，可以实现从数据读取，异常记录筛选，异常变量标示，异常记录数据输出等的全程自动化。

结果与讨论

介绍的使用ＳＡＳ进行异常数据筛选、标示的方法也同

样适用于医学数据挖掘领域。

参考文献

１．曾光．现代流行病学方法与应用．北京：北京医科大学中国协和医科大学联合出版社，１９９６：３９．

２．姚志勇．ＳＡＳ编程与数据挖掘商业实践，北京：机械工业出版社，

２０１０：９３．

本文探讨了利用ＳＡＳ软件进行监测数据复核的万方数据

３．徐远平，汪尤利．数据挖掘在高校突发公共卫生事件预警和控制中的应用．现代预防医学，２００７，３４（１７）：３３２６—３３２７．