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        基于組合模型的北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量發(fā)展趨勢預測

        2018-10-18 10:55:40白永梅王東博潘悅達楊亞瓊韓德民
        衛(wèi)生軟科學 2018年10期
        關鍵詞:醫(yī)藥衛(wèi)生比值技術人員

        白永梅,王東博,潘悅達,楊亞瓊,韓德民

        (1.首都醫(yī)科大學衛(wèi)生管理與教育學院,北京 100069;2.首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院,北京 100730)

        衛(wèi)生人力資源(Health Human Resource)是指受過不同教育與執(zhí)業(yè)培訓,能根據(jù)公眾的健康需要提供衛(wèi)生服務并貢獻自己才能和智慧的人,也指衛(wèi)生技術人員的數(shù)量、質量和從事醫(yī)療衛(wèi)生工作的能力的綜合[1],是整個衛(wèi)生體系發(fā)展過程中不可或缺的中堅力量,是“健康中國”發(fā)展戰(zhàn)略的踐行者。當前,北京市衛(wèi)生資源配置總體良好,衛(wèi)生物力地區(qū)分布相對公平,但衛(wèi)生人力地區(qū)分布公平性相對較差[2-4],隨著北京市城市規(guī)劃進一步向外擴展,居民平均期望壽命的延長,慢性非傳染性疾病發(fā)病率的大幅提高,衛(wèi)生人力資源分配不均衡以及配置結構不合理等諸多問題突出[5],不能滿足市民的衛(wèi)生服務需求。因此,有必要通過合理的預測模型對北京市未來5年衛(wèi)生技術人員的需求量進行預測,為政府決策部門和醫(yī)學教育部門提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù),助力“北京城市總體規(guī)劃(2016-2035年)”。

        1 資料來源與研究方法

        1.1 資料來源

        通過檢索中國期刊全文數(shù)據(jù)庫(CNKI)、維普(VIP)和萬方數(shù)據(jù)庫,閱讀有區(qū)域衛(wèi)生人力資源分布和預測的相關文獻,瀏覽世界衛(wèi)生組織(WHO)網(wǎng)站,收集相關信息,確定研究方向與研究方法。查閱2007-2017年《北京市衛(wèi)生工作統(tǒng)計資料》,2007-2017年《中國統(tǒng)計年鑒》,提取2006-2016年間北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量和北京市人口數(shù)量作為研究內容。

        1.2 研究方法與評價指標

        1.2.1 描述性研究

        通過Excel 2016,分析研究近10年北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量增長速度和變化情況,對北京市衛(wèi)生人力資源的現(xiàn)狀、歷史發(fā)展趨勢進行描述,并利用表格、曲線圖等多種形式進行表達。

        1.2.2 動態(tài)預測方法

        自組合預測出現(xiàn)以來,專家學者們將其應用于全國衛(wèi)生人力資源預測的研究層出不窮,經(jīng)大量查閱文獻,本研究最終將人口學、數(shù)理統(tǒng)計和時間序列預測方法中應用較多的“人力人口比值法、二次多項式和GM(1,1)模型”三種預測方法相結合[6-9],經(jīng)加權平均組合模型測算,預測未來5年北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量發(fā)展趨勢。

        (1)人力人口比值法

        人力人口比值法是世界衛(wèi)生組織推薦使用的4種衛(wèi)生人力預測方法之一,該方法在本研究中的使用在Excel 2016中進行,具體計算步驟為:

        ①目標年人口數(shù)預測:

        目標年人口數(shù)=初始年人口數(shù)×(1+人口自然增長率)n

        (1)

        其中:n=目標年-初始年

        (2)

        ②目標年人力人口比值預測:

        目標年比值=初始年比值×(1+比值變化速度)n

        (3)

        ③目標年衛(wèi)生人員數(shù)量:

        目標年衛(wèi)生人員數(shù)量=目標年人口數(shù)量×目標年人力人口比值

        (4)

        (2)二次多項式

        多項式曲線擬合是預測方法中常見的數(shù)理統(tǒng)計方法,該方法的整個推算過程在MatLab中進行,經(jīng)cftool工具判斷,得到模型階數(shù)為2時,擬合效果相對較優(yōu),二次多項式模型具體推算如下:

        ①設本研究所建立的二次多項式方程如下:

        (5)

        其中,為北京市某年的衛(wèi)生人力數(shù),為預測年份,依據(jù)最小二乘法原則,通過求解下列正規(guī)方程組求得a,b,c三個模型參數(shù)。

        ②求解模型參數(shù)的方程組:

        ∑y=na+b∑t+c∑t2

        (6)

        ∑ty=a∑t+b∑t2+c∑t3

        (7)

        ∑t2y=a∑t2+b∑t3+c∑t4

        (8)

        ③對二次多項式模型進行假設檢驗(方差分析),判斷擬合曲線是否具有統(tǒng)計意義:

        (9)

        在二次多項式模型通過假設檢驗的前提下,通過計算決定系數(shù)、校正復相關系數(shù)來分析模型的擬合優(yōu)度。

        (3)GM(1,1)預測模型

        灰色GM模型(Gray Model)適用于研究信息一部分清楚、一部分不清楚的情況,將信息進行處理之后建立起一個灰色系統(tǒng),可以對數(shù)據(jù)進行長期動態(tài)預測。本研究將在MatLab中進行GM(1,1)模型的建立和運算,具體建模步驟如下:

        ①根據(jù)整理的時間序列數(shù)據(jù)建立原始序列:

        x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…x(0)(t)}

        (10)

        其中,t=1,2,3,…t。為原始序列數(shù)據(jù)的個數(shù)。

        對原始序列進行一次累加,得到原始序列的1-AGO生成序列:

        x(1)={x(1)(1),x(1)(2),…x(1)(t)}

        (11)

        ②設灰色模型的原始形式為:

        x(0)(k)+ax(1)(k)=b

        (12)

        其中,-a為灰色模型的發(fā)展系數(shù),b為灰色模型的灰色作用量。

        ③建立原始序列的緊鄰均值生成序列:

        z(1)={z(1)(1),z(1)(2),…z(1)(t)}

        (13)

        ④其中a,b為未知參數(shù),解得:

        (14)

        (15)

        ⑤解的離散化,得到對應的白化方程及時間響應方程式:

        (16)

        ⑥得到模擬值序列:

        (17)

        ⑦進行后驗差檢驗,計算小誤差概率P(滿足檢驗的預測值個數(shù)占樣本量的比率)和后驗差比值c

        (18)

        (19)

        其中,

        (20)

        (21)

        (22)

        (23)

        其中,N為樣本數(shù),k表示第k個數(shù)據(jù)。

        根據(jù)表 和評價指標判斷模型的預測精度等級,當預測精度為“好”或者“合格”時,可以直接用GM(1,1)模型進行預測。未通過后驗差檢驗的模型,調整數(shù)據(jù)長度后,建立新的GM(1,1)模型,并檢驗模型預測精度等級,直至模型通過檢驗為止。

        表1 模型精度等級表

        (4)加權平均組合預測方法

        在實踐中,組合模型可以較好的將多種預測方法結合起來,是提高預測精度的方法之一,本研究將人力人口比值算法、二次多項式和GM(1,1)模型得到的擬合值作為變量,按各算法所得殘差均方誤差的倒數(shù)所占比值確定該變量的系數(shù)k1、k2、k3(k1、k2、k3介于0到1之間,且其和為1),通過最優(yōu)加權,將不同模型進行組合,最終得到提高預測準確性的新模型:

        (24)

        1.2.3 評價指標

        計算預測誤差評價指標,包括平均誤差(MAE)、平均絕對百分比誤差(MAPE)、均方根誤差(RMSE),公式如下:

        (25)

        (26)

        (27)

        2 結果

        2.1 2006-2016年北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量動態(tài)變化

        2006-2016年間,北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量逐年增加,絕對增長量(累計)為13.80萬人,增長速度(定基比)為108.66%,平均每年增長10.87%(見表2),高于同期全國增長速度(定基比)98.65%,明顯高于全國平均增長速度7.48%。

        表2 2006-2016年北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量動態(tài)變化

        注:數(shù)據(jù)摘自2007-2017年《北京市衛(wèi)生工作統(tǒng)計資料》。

        2.2 北京市衛(wèi)生技術人員增長速度與全國同期比較

        如圖1所示,北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量在2012年出現(xiàn)增長高峰(29.13%),其余各年增速平穩(wěn),保持在10%左右。北京市衛(wèi)生技術人員增長速度與全國同期相比,平均增長速度較快,全國衛(wèi)生技術人員增長速度除2009年出現(xiàn)增長高峰(26.14%)外,其余各年增長速度均低于北京市。

        2.3 北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量動態(tài)預測

        圖1 北京市衛(wèi)生技術人員增長速度與全國同期比較折線圖

        表3 北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)應用不同方法擬合結果 萬人

        2.3 預測效果評價

        經(jīng)計算,人力人口比值預測、二次多項式曲線擬合、GM(1,1)灰色預測和加權平均組合模型所得到的預測效果評價指標如表4所示,各預測模型的MAE值和RMSE值均小于1,MAPE值均在10%以下,預測結果可靠。其中,MAE值表明,二次多項式曲線擬合結果的絕對誤差最小,加權平均組合預測次之;MAPE值表明,加權平均組合預測所得到的擬合值相對誤差最小,預測擬合程度更好;RMSE值表明,加權平均組合模型所得預測誤差變異度最小,預測效果更加穩(wěn)定。綜上所述,加權平均組合模型的預測效果更為突出。

        表4 模型預測效果評價

        2.4 北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量發(fā)展趨勢

        加權平均組合模型在北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量預測研究中是可行的,結果如圖2所示,多個原始數(shù)據(jù)均在模擬曲線上。經(jīng)文獻查閱,2006-2016年間北京市的衛(wèi)生技術人員數(shù)量均大幅上漲,表明近年來北京市對各類衛(wèi)生技術人員的需求仍處在一個供不應求的狀態(tài)。本研究結果顯示,近幾年北京市衛(wèi)生技術人員的數(shù)量增速平緩,但仍保持較高速度增長(6.30%),且較全國增速快。由圖2可知,2012年,北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)開始較快增長,由本研究所涉及的數(shù)據(jù)資料來看,該現(xiàn)象的發(fā)生可能與2011年北京市人口突破2000萬有關;而近3年增長速度放緩,可能河北、天津等地區(qū)不斷承接北京市產(chǎn)業(yè),城市人口壓力減緩有關。因此,衛(wèi)生技術人員的合理配置,醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)的健康發(fā)展離不開城市發(fā)展和人口學規(guī)劃,在實際應用中要綜合考慮,促進城鎮(zhèn)化與健康事業(yè)協(xié)同發(fā)展。

        圖2 北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量加權平均組合模型預測結果

        3 對北京市衛(wèi)生技術人員培養(yǎng)的建議

        3.1 培養(yǎng)高質量醫(yī)藥衛(wèi)生人才

        根據(jù)《北京市“十三五”時期衛(wèi)生計生事業(yè)發(fā)展改革規(guī)劃》《北京市醫(yī)療機構設置規(guī)劃》等文件公布的衛(wèi)生資源配置指標顯示,北京市在集中了大量優(yōu)質醫(yī)療資源的同時,也集中了來自全國各地的大量人口,承接來自全國各地的患者,每千常住人口所擁有的衛(wèi)生技術人員數(shù)相對較低。預測結果顯示,未來5年北京市衛(wèi)生技術人員總體充足,但北京已經(jīng)步入老齡化社會,預計2020年常駐老齡人口占總人口比例達20%[10],伴隨著北京市城市規(guī)劃的進一步拓展,居民衛(wèi)生服務需求將進一步增大。由此出發(fā),相關部門應加大衛(wèi)生人才培養(yǎng)力度,做到以下幾點:首先,醫(yī)學教育應適應醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展,醫(yī)學院校應以市場需求為導向,加大衛(wèi)生人才培養(yǎng)力度;其次,提高衛(wèi)生人力資源質量,建立標準化、規(guī)范化的醫(yī)藥衛(wèi)生人才培養(yǎng)體系[11],加強衛(wèi)生人才隊伍建設。

        3.2 優(yōu)化衛(wèi)生人力資源結構

        2016年北京市醫(yī)護比達1∶1.17,與WHO提出的1∶2標準還有較大差距。當下,北京地區(qū)老齡化嚴重,疾病譜發(fā)生重大改變,北京市處于醫(yī)藥衛(wèi)生科技發(fā)展前沿,對醫(yī)藥衛(wèi)生人才提出了新的要求。因此,北京市衛(wèi)生人力發(fā)展應在增加總量的基礎上優(yōu)化衛(wèi)生人力資源配置結構。首先,相關職能部門應在醫(yī)生增速不變的前提下,加大護理隊伍建設力度,優(yōu)化醫(yī)護比;其次,慢性病非傳染性疾病已經(jīng)成為威脅首都人民健康的主要因素,環(huán)境衛(wèi)生、勞動和職業(yè)衛(wèi)生、藥品安全等公共衛(wèi)生問題進一步凸顯,因此,在北京市衛(wèi)生人力建設過程中,應提高醫(yī)療服務的專業(yè)性、針對性,應根據(jù)北京市的人口結構特點、疾病分布狀況,按需優(yōu)化衛(wèi)生人力資源培養(yǎng)結構,提高衛(wèi)生人力資源利用效率[12];另外,生命科學在醫(yī)藥衛(wèi)生領域的作用日益明顯,這就意味著首都醫(yī)藥衛(wèi)生領域需要一批創(chuàng)新型科技人才,提高醫(yī)藥衛(wèi)生人才的應用性。

        3.3 醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展中環(huán)境是的根本,制度是保障

        “城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟體制”是當下我國社會不可避免的現(xiàn)實問題之一,農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟相對薄弱,交通、通信、醫(yī)療設施建設等各方面的發(fā)展都在一定程度上阻礙著醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展。同時,現(xiàn)行的醫(yī)藥衛(wèi)生制度致使優(yōu)秀人才選擇留在大醫(yī)院,去編制、去行政化、鼓勵社會辦醫(yī)的政策和制度在衛(wèi)生人才流向方面起到了一定作用。因此,只有加大對農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的投入,提高農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生的硬件水平,不斷完善醫(yī)療衛(wèi)生領域的政策和制度,才能吸引更多醫(yī)藥衛(wèi)生技術人才留在農(nóng)村,實現(xiàn)醫(yī)療資源下放,修復破碎的基層醫(yī)療衛(wèi)生網(wǎng)底。

        總之,北京市衛(wèi)生技術人員數(shù)量呈上升趨勢,但還不足以滿足人民群眾的衛(wèi)生服務需要,醫(yī)務人員質量參差不齊,結構不盡合理。相關職能部門應加強衛(wèi)生人力資源的統(tǒng)籌規(guī)劃和管理[13],在衛(wèi)生技術人員數(shù)量、質量和結構3個方面推動首都醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展,助力“健康中國”建設。

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