張利平 劉建明 李望晨△ 唐云鋒
兩類多指標(biāo)集成算法在醫(yī)護(hù)工作質(zhì)量綜合評價問題中的實證研究*
張利平1,2,3劉建明1,2,3李望晨1,2,3△唐云鋒1,2,3
綜合評價就是將指標(biāo)體系、權(quán)重和對象指標(biāo)測量信息,借助數(shù)學(xué)算法對評價對象進(jìn)行綜合排序。方法多樣化和功能差異會引起結(jié)果差別,需要結(jié)合方法原理、研究對象和評價目的設(shè)計適配模型。綜合評價研究須從指標(biāo)篩選與構(gòu)建、權(quán)重計算、集成算法選擇、模型方案設(shè)計等方面對評價結(jié)果加以解釋。
醫(yī)療質(zhì)量體現(xiàn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的經(jīng)營能力和服務(wù)水平,對提高綜合業(yè)績和競爭力有導(dǎo)向意義。綜合評價須借助數(shù)理統(tǒng)計和多屬性決策方法,融合、量化資料,為管理者制定決策提供依據(jù)。本研究旨在以兩類多指標(biāo)集結(jié)算法為基礎(chǔ)闡述流程[1],以兩個代表性綜合評價問題為例設(shè)計方案,為同類問題應(yīng)用提供技術(shù)參考。
1.指標(biāo)體系
指標(biāo)體系是綜合評價工作基礎(chǔ),應(yīng)由決策者根據(jù)規(guī)劃目標(biāo)、實際工作情況和文獻(xiàn)資料,結(jié)合指標(biāo)內(nèi)涵,對考核標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類、篩選和優(yōu)化。指標(biāo)應(yīng)遵循系統(tǒng)、分層和細(xì)化原則,盡量意義明確、內(nèi)涵豐富和屬性約簡,力求系統(tǒng)性、獨立性、特異性和靈敏性。具體指標(biāo)的確定應(yīng)由Delphi法組織專家研討和篩選,不斷征詢意見后進(jìn)行綜合論證。
2.權(quán)重計算
指標(biāo)篩選后應(yīng)確定權(quán)重,權(quán)重旨在體現(xiàn)指標(biāo)差異性。權(quán)重可由專家主觀研討確定或根據(jù)數(shù)據(jù)分布計算客觀權(quán)重。
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理
指標(biāo)體系構(gòu)建后,由決策者組織專家針對醫(yī)療或護(hù)理工作實際,根據(jù)指標(biāo)內(nèi)涵意義對評價對象逐項測量和匯總客觀數(shù)據(jù)。低優(yōu)或中優(yōu)指標(biāo)需要同向化處理,以不改變數(shù)據(jù)分布為宜。并作無量綱預(yù)處理。
4.模型方法
評價對象與指標(biāo)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)矩陣獲取后,建立多指標(biāo)集成算法綜合評價系統(tǒng)模型,將全部測量數(shù)據(jù)和指標(biāo)權(quán)重經(jīng)信息綜合集成和降維排序,通過將復(fù)雜系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)合成為單項指標(biāo),制定排序依據(jù)。代表算法有很多,其功能原理不同,評價結(jié)果有差異,要根據(jù)方法原理和評價目的進(jìn)行解釋,以體現(xiàn)決策導(dǎo)向價值。
TOPSIS法[2]是在數(shù)據(jù)中尋求各指標(biāo)最優(yōu)值構(gòu)造“正理想對象”;尋求各指標(biāo)最劣值構(gòu)造“負(fù)理想對象”,經(jīng)復(fù)雜計算尋求“相對距離”并將待評對象排序?;疑P(guān)聯(lián)法[3]原理與之相似,但目的和功能有差異。首先構(gòu)造“正理想對象”,各對象依次與之計算相似性,以指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)體現(xiàn),融入權(quán)重信息后加權(quán)合成為灰色關(guān)聯(lián)度,反映各對象與“正理想對象”相似程度,值越大則與“正理想對象”越相似,其綜合排序越靠前。
1.對象與資料
根據(jù)文獻(xiàn)資料、醫(yī)院實際和行業(yè)經(jīng)驗對指標(biāo)論證、整合和優(yōu)化,采用Delphi法組織專家進(jìn)行多輪函詢反饋,從質(zhì)量、效率、效益角度優(yōu)化確定指標(biāo),其中質(zhì)量指標(biāo)包括出入院診斷符合率X11、門診出院診斷符合率X12、住院三天確診率X13、治愈好轉(zhuǎn)率X14、住院病死率X15、危重病搶救成功率X16、住院感染率X17;效率指標(biāo)包括病床使用率X21、病床周轉(zhuǎn)數(shù)X22、平均住院日X23;效益指標(biāo)包括門診和住院人均醫(yī)療費X31、藥品占醫(yī)療收入比X32。由AHP法組織論證和計算指標(biāo)權(quán)重: 0.1075, 0.0645, 0.2580, 0.0860, 0.0860, 0.0430, 0.1075, 0.0323, 0.064, 0.0645, 0.0430, 0.0430。
以10家同級醫(yī)院某科室醫(yī)療質(zhì)量評價為例,算例資料見表1。
2.數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.模型研究
(1) 綜合評分法
(2) TOPSIS法
(3) 灰色關(guān)聯(lián)法
4.結(jié)果分析
醫(yī)療質(zhì)量綜合排序,見表2。經(jīng)Spearman秩相關(guān)和Kendall等級相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)相關(guān)有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.001),Spearman系數(shù)為0.964,Kendall系數(shù)為0.911。兩種方法功能類似,因原理不同而評價排序有略微差異。以TOPSIS法、灰色關(guān)聯(lián)分析分別得醫(yī)療質(zhì)量綜合評價優(yōu)劣降序結(jié)果:D、I、H、F、J、C、G、A、B、E和D、I、C、H、F、J、G、A、B、E。
1.指標(biāo)體系
專家組由衛(wèi)生管理領(lǐng)導(dǎo)、社區(qū)機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人、全科醫(yī)師和主管護(hù)師組成,根據(jù)專業(yè)知識和資深經(jīng)驗組織三輪函詢后形成指標(biāo)體系。包括千人口護(hù)士數(shù)X1、護(hù)醫(yī)比X2、理論與技能考核分?jǐn)?shù)X3、培訓(xùn)學(xué)習(xí)落實率X4、老年人健康建檔率X5、慢病建檔率X6、居民健康建檔率X7、重點人群保健服務(wù)率X8、健康教育活動數(shù)X9、殘疾人康復(fù)指導(dǎo)率X10、家庭護(hù)理服務(wù)人數(shù)X11、護(hù)理綜合滿意率X12、居民健康知識通曉率X13、護(hù)理投訴數(shù)X14和護(hù)理差錯數(shù)X15共15項指標(biāo)。以AHP法賦權(quán)計算指標(biāo)X1~X4、X5~X11、X12~X15權(quán)重。
以某市10家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心為例。組織者在文件資料、現(xiàn)場調(diào)研和問卷調(diào)查基礎(chǔ)上分別對各指標(biāo)進(jìn)行測量后收集資料,資料見表3。
2.結(jié)果分析
依據(jù)TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)法的計算步驟,將組合權(quán)重和預(yù)處理數(shù)據(jù)矩陣代入模型,兩種評價方案計算結(jié)果見表2:
護(hù)理質(zhì)量評價結(jié)果按優(yōu)劣降序排列,TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)法綜合評價結(jié)果按優(yōu)劣排序為J、E、I、H、B、G、D、C、F、A和E、J、I、G、H、B、C、D、F、A。前者以兩個虛擬優(yōu)劣機(jī)構(gòu)為“極端標(biāo)桿”,以歐式距離為排序標(biāo)準(zhǔn);后者以虛擬最優(yōu)機(jī)構(gòu)為極端參照,以灰色關(guān)聯(lián)度設(shè)計排序標(biāo)準(zhǔn)。兩種方法結(jié)合后可對10家機(jī)構(gòu)劃分優(yōu)劣等級,最后認(rèn)為E、I、J優(yōu)秀,B、G、H良好,C、D中等,A、F最差。
在多指標(biāo)集成算法綜合評價模型中,指標(biāo)權(quán)重解釋重要性差異;基礎(chǔ)測量數(shù)據(jù)收集客觀、公平、公正。TOPSIS和灰色關(guān)聯(lián)分析原理易解釋、實現(xiàn)方便和應(yīng)用廣泛。前者以加權(quán)距離公式對數(shù)據(jù)矩陣計算各樣本與理想最優(yōu)、最劣樣本相對位置,充分融合信息。后者以灰色關(guān)聯(lián)度計算,尋求所有樣本與理想最優(yōu)樣本相似程度。方案設(shè)計科學(xué)、目的明確、結(jié)論實效,表現(xiàn)出一定的系統(tǒng)性、科學(xué)性和實用性。
綜合評價問題研究對象特點、實際資料特點、評價者知識結(jié)構(gòu)、決策目的意愿、衛(wèi)生問題代表性、方法原理不同,均會造成方案設(shè)計適用性差異。指標(biāo)體系構(gòu)建策略、權(quán)重計算程序、同向化與無量綱化、評價算法也可能引起結(jié)果差別,應(yīng)用設(shè)計須結(jié)合方法原理解釋和決策導(dǎo)向分析。本文以衛(wèi)生領(lǐng)域醫(yī)療或護(hù)理質(zhì)量綜合評價工作問題為代表性算例,以兩類集結(jié)算法分別建立模型,闡述思路流程并進(jìn)行比較驗證,以便為同類問題應(yīng)用者提供借鑒。
[1]李望晨.醫(yī)學(xué)綜合評價設(shè)計合理性論證與適配對策研究.中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì),2014,33(2):66-68.
[2]郁華,石林,白莉,等.加權(quán)TOPSIS法在艾滋病實驗室質(zhì)量評價中的應(yīng)用.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2014,31(1):98-99.
[3]楊金,王燕麗,朱琳.基于熵權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)理想解法在地方病機(jī)構(gòu)衛(wèi)生資源綜合評價中的應(yīng)用.中國衛(wèi)生統(tǒng)計, 2014,31(1):134-136.
[4]劉濤,鄧平,孟曉諭.基于熵權(quán)法的醫(yī)療質(zhì)量綜合評價.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2009,26(3):274-275.
(責(zé)任編輯:郭海強(qiáng))
教育部人文社科基金課題15YJCZH087;山東省自然科學(xué)基金ZR2015HL101;山東省高校人文社科課題J14W21;山東省統(tǒng)計科研課題KT15186-187;山東省衛(wèi)計委項目2014WS0460
1.山東省基層衛(wèi)生發(fā)展研究中心(261053)
2.社會領(lǐng)域健康風(fēng)險協(xié)同創(chuàng)新中心
3.“健康山東”重大社會風(fēng)險預(yù)測與治理協(xié)同創(chuàng)新中心
△通信作者:李望晨,E-mail: lwch.ppt@163.com.