浙江省杭州市蕭山區(qū)中醫(yī)院信息中心(311201) 鐘建亮 孫 剛 唐立鋒
門診擁堵和次序混亂是各大小醫(yī)院在診療活動中比較常見的現(xiàn)象。從事物的內(nèi)在相關(guān)性的角度來講,候診成功率與候診時間總是有著某種特定的函數(shù)關(guān)系。本文收集了某醫(yī)院一個月候診時間在7小時之內(nèi)的全部門診病人(共36697人)的候診時間資料,來分析候診成功率與候診時間的關(guān)系,并利用SPSS統(tǒng)計分析軟件建立兩者之間的非線性回歸模型,揭示兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系。
logistic回歸模型〔1-2〕用于反映二項分類因變量發(fā)生的概率(P)與其影響因素(X)之間的函數(shù)關(guān)系。候診成功與否主要取決于候診時間的長短。各時間段內(nèi)累計候診成功人數(shù)占總體門診人數(shù)百分比為該時間段的候診成功率。統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),候診時間在整體候診人群中并不是均勻的分布,也不符合正態(tài)分布,各時間段的候診成功率與候診時間的關(guān)系(圖1)也證明兩者之間存在著非線性回歸關(guān)系,與logistic回歸函數(shù)曲線非常類似。所以候診成功率(P)與候診時間(X)的函
數(shù)關(guān)系可假設(shè)為
資料來源于醫(yī)院HIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。本文所研究的候診時間是指病人掛號后從排隊候診到成功就診的時間差。通過分析與整理,以每10分鐘為間隔,統(tǒng)計出各相應(yīng)時段內(nèi)累計候診成功人數(shù),見表1。
表1 候診成功率與候診時間分布關(guān)系表
選擇SPSS軟件logistic回歸模型,添加α與β兩個模型參數(shù),初始值設(shè)為0,最大迭代次數(shù)選50次,平方和收斂性和參數(shù)收斂性均設(shè)1×10-8,結(jié)果如下:
該回歸方程決定系數(shù)為0.974,預(yù)測值為表1中PRED欄,預(yù)測值和實測值曲線如圖1。預(yù)測值與實際值相近,模型有意義,回歸方程擬合良好、有效。
圖1 候診成功率與候診時間關(guān)系圖
近年來,“看病難”與“看病貴”成為了醫(yī)院診療活動中一個突出的問題,其中“看病難”主要表現(xiàn)為病人門診候診時間過長。以候診成功率作為因變量,以候診時間作為自變量發(fā)現(xiàn)兩者有一定的正相關(guān)性,候診時間越長,候診成功的概率越大。但是候診成功率與候診時間又不是一種簡單的線性相關(guān),即候診時間的長短在整個候診人群中并不是均衡的分布,所以用候診時間的算術(shù)平均值來評價門診的候診情況是有缺陷的。logistic回歸模型〔1-2〕是分析二分類因變量發(fā)生概率與其影響因素之間關(guān)系的函數(shù)模型,同樣也適用于候診成功率與候診時間的關(guān)系分析,本文的實例分析也印證了該模型反映門診候診情況的科學(xué)性和有效性。在傳統(tǒng)的非電子化的診療活動中,對于病人候診時間數(shù)據(jù)的取得是不可能的,更無法研究候診時間在候診人群中的分布狀況,而隨著醫(yī)院信息化建設(shè)的發(fā)展,各家醫(yī)院HIS系統(tǒng)的應(yīng)用,為候診時間數(shù)據(jù)的取得和研究候診時間在候診人群中的分布提供了技術(shù)支持。候診成功率與候診時間函數(shù)模型的建立和分析,不但可以全面、科學(xué)、直觀地反映候診時間在候診人群的分布情況,評價門診候診管理的優(yōu)劣〔3-4〕,而且為合理地解決就診高峰期,適時地增加門診人員,科學(xué)地分流患者,緩解門診擁堵的現(xiàn)象提供了有力的信息支持和科學(xué)依據(jù),從而可以更好地提高門診工作秩序,合理排班,改善門診服務(wù)流程,進一完善門診管理制度和門診服務(wù)。
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