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        分位數(shù)回歸在出院患者滿(mǎn)意度分析中的應(yīng)用研究

        2020-07-15 01:06:26刁國(guó)鋒倫啟華張惠琴
        關(guān)鍵詞:位數(shù)服務(wù)質(zhì)量出院

        刁國(guó)鋒 倫啟華 張惠琴

        患者滿(mǎn)意度是患者在就診及住院期間的主觀感受與預(yù)期值的比較指標(biāo)[1]。隨著醫(yī)療設(shè)備及技術(shù)日漸完善及同質(zhì)化,患者滿(mǎn)意度逐漸成為醫(yī)療機(jī)構(gòu)評(píng)估服務(wù)質(zhì)量的重要因素[2]。分位數(shù)回歸(quantile regression,QR)結(jié)合因變量的條件分位數(shù)對(duì)自變量展開(kāi)回歸分析,獲得全部分位數(shù)下的回歸模型[3]。與普通最小二乘回歸相比,分位數(shù)回歸模型更加精準(zhǔn)[4]。前者僅僅描述局部變化,但是后者能夠精確獲得自變量對(duì)因變量的影響范圍[5]。目前,諸多研究都證實(shí)服務(wù)質(zhì)量對(duì)滿(mǎn)意度的影響,但是缺少分位數(shù)回歸的相關(guān)研究。為探究分位數(shù)回歸對(duì)出院患者滿(mǎn)意度分析中的應(yīng)用效果,本次研究選取2018年1月—2019年8月我院收治的住院患者100例作為研究對(duì)象,詳細(xì)報(bào)道如下。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料

        選取2018年1月—2019年8月我院收治的住院患者100例作為研究對(duì)象,評(píng)估出院患者的滿(mǎn)意度,用分位數(shù)回歸法評(píng)估醫(yī)療質(zhì)量對(duì)出院患者滿(mǎn)意度的影響。納入標(biāo)準(zhǔn):均為單次患病入院的患者;全部入選患者均經(jīng)知情同意都自愿參與本次研究,而且已經(jīng)簽署相關(guān)知情同意書(shū);均不存在顯著手術(shù)禁忌癥。排除標(biāo)準(zhǔn):精神障礙、語(yǔ)言障礙。入選的患者中男性68例,女性52例;年齡26~77歲,平均(48.53±5.26)歲。

        1.2 方法

        1.2.1 評(píng)估服務(wù)質(zhì)量 本次研究借助楊添安等[6]學(xué)者的研究評(píng)估服務(wù)質(zhì)量,含有質(zhì)量保障、診斷和治療、社會(huì)心理關(guān)懷三個(gè)維度,含有13個(gè)條目,每一個(gè)條目均為1~5分,總評(píng)分范圍5~65分,已證實(shí)具有良好信效度。根據(jù)評(píng)分將患者分為三組:低等服務(wù)水平(5分≤服務(wù)質(zhì)量評(píng)分≤21分)、中等服務(wù)水平(22分≤服務(wù)質(zhì)量評(píng)分≤42分)、高等服務(wù)水平(43分≤服務(wù)質(zhì)量評(píng)分≤65分)。

        1.2.2 評(píng)估醫(yī)療服務(wù)滿(mǎn)意度 本次研究借助崔怡等[7]學(xué)者研究評(píng)估醫(yī)療滿(mǎn)意度,含有五個(gè)維度,含有49個(gè)條目,每一個(gè)條目均為1~5分,總評(píng)分范圍5~245分,已證實(shí)具有良好信效度。

        1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

        用SPSS 25.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件分析數(shù)據(jù),計(jì)量資料以()表示,采用t檢驗(yàn),計(jì)數(shù)資料以[n(%)]表示,采用χ2檢驗(yàn),P<0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。用分位數(shù)回歸模型擬合護(hù)理質(zhì)量評(píng)分在0.05、0.10、0.25、0.50、0.75、0.90和0.95分位數(shù)下對(duì)滿(mǎn)意度評(píng)分的影響,不同分位數(shù)用τ表示,如τ=0.5相當(dāng)于中位數(shù)。

        2 結(jié)果

        2.1 一般資料

        根據(jù)質(zhì)量評(píng)分將患者分為三組:低等服務(wù)水平組(n=38)、中等服務(wù)水平組(n=32)、高等服務(wù)水平組(n=30)。3組患者在糖尿病、血脂、飲酒、吸煙、BMI等方面對(duì)比差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),詳見(jiàn)表1,3組患者滿(mǎn)意度評(píng)分分別為(125.85±25.62)分、(170.85±30.25)分、(219.96±26.25)分,對(duì)比差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(F=5.625,P=0.000<0.05)。

        2.2 不同分位數(shù)下服務(wù)質(zhì)量與滿(mǎn)意度的回歸系數(shù)比較

        不同護(hù)理質(zhì)量分位數(shù)下總?cè)巳骸⒛行?、女性患者醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量對(duì)滿(mǎn)意度評(píng)分影響差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),詳見(jiàn)表2。

        3 討論

        患者滿(mǎn)意是對(duì)醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)工作的最高評(píng)價(jià),也是衡量醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量的核心指標(biāo),是提高服務(wù)質(zhì)量的準(zhǔn)則[8-10]。影響患者滿(mǎn)意度的因素存在環(huán)境、服務(wù)態(tài)度、醫(yī)療質(zhì)量等非常多的橫向縱向的因素,傳統(tǒng)的對(duì)于滿(mǎn)意度的移速局限于環(huán)境和服務(wù)態(tài)度的因素占據(jù)大多數(shù),而傳統(tǒng)線(xiàn)性回歸模型描述因變量的條件分布受到自變量的影響,如果模型中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)來(lái)自均值為零且方差相同的分布,那么回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)為最佳線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)[11]。然而在實(shí)際情況中,如數(shù)據(jù)出現(xiàn)尖峰或者厚尾的分布情況,這種假設(shè)常得不到滿(mǎn)足[12]。

        表1 3組基線(xiàn)資料比較

        表2 不同分位數(shù)下服務(wù)質(zhì)量與滿(mǎn)意度的回歸系數(shù)比較

        目前,分位數(shù)回歸在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到應(yīng)用,蔡磊等[13]探究基于分位數(shù)回歸模型的衛(wèi)生總費(fèi)用影響因素,鑒于前人研究,本次研究將其應(yīng)用于出院患者醫(yī)療滿(mǎn)意度中,結(jié)果表明,不同BMI分位數(shù)下總?cè)巳?、男性、女性患者醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量對(duì)滿(mǎn)意度評(píng)分影響差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。這提示,醫(yī)療質(zhì)量對(duì)出院患者滿(mǎn)意度的影響在男性、女性中均產(chǎn)生影響。因此,為提高滿(mǎn)意度需提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。提高醫(yī)療質(zhì)量的指標(biāo)首先就是針對(duì)患者存在的最重要的問(wèn)題進(jìn)行評(píng)估和再次評(píng)估,苦練基本功,能夠預(yù)先評(píng)估到患者的問(wèn)題,并能夠預(yù)警患者的高危問(wèn)題,確?;颊甙踩?,解決其可能存在的問(wèn)題和正在進(jìn)行的問(wèn)題和癥狀,另外換位思考站在患者的角度分析問(wèn)題,取得患者信任,進(jìn)而促進(jìn)護(hù)患溝通,有利于充分了解患者焦慮、抑郁情緒問(wèn)題產(chǎn)生的原因,進(jìn)而為緩解不良情緒奠定基礎(chǔ)。與此同時(shí),心理干預(yù)能夠使得患者正確面對(duì)疾病,正視疾病,積極配合治療,進(jìn)而提高治療信心。放松療法使其身心放松,愉悅心情,更加有利于改善其不良情緒,提高患者滿(mǎn)意度。

        綜上所述,醫(yī)療質(zhì)量對(duì)出院患者滿(mǎn)意度的影響在男性、女性中均產(chǎn)生影響。因此,為提高滿(mǎn)意度需首先提高患者的醫(yī)療質(zhì)量,評(píng)估患者的病情和高危因素,并能夠持續(xù)的評(píng)估,能夠高危預(yù)警到患者的危險(xiǎn)因素,這是提高滿(mǎn)意度的首要條件。

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