程立輝，宋玉磊，柏亞妹，翁艷翎，徐桂華

護理效率是指護理單元投入的護理人力、資源，所產(chǎn)出的護理活動及措施的數(shù)量[1]。目前，評價護理效率的主要工具為比值比率法，即通過投入與產(chǎn)出的比值評估資源的使用現(xiàn)狀。但護理工作是一項多投入多產(chǎn)出的工作，比值比率法只能針對投入或產(chǎn)出某一方面進行評價，且評價結果量綱不統(tǒng)一，導致計算復雜，結果缺乏科學性與推廣性，不能為改進護理效率提供切實可行的依據(jù)[2]。對此,國內(nèi)外學者提出應用數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)評價護理效率[3]。DEA作為成熟的效率評價工具，已被廣泛應用于醫(yī)療效率的評價研究中[4-7]。然而，目前應用DEA評價我國醫(yī)院護理效率的研究相對較少，評價單元相對單一，單元數(shù)相對較少，評價指標也缺乏客觀性，限制了護理效率評價研究的深入開展[8]。鑒此，筆者在前期構建的DEA評價體系[9]的基礎上，應用DEA方法評價分析2所醫(yī)院44個護理單元的護理效率及影響因素，旨在為制定針對性的管理措施提高臨床護理效率提供參考。

1 資料與方法

1.1一般資料 課題組通過前期調(diào)研，對江蘇省及云南省2所公立三甲教學醫(yī)院護理單元初步分析，篩選符合DEA評價的護理單元。篩選原則：①各個護理單元需具備同質性，即每個護理單元收治患者，并給予相應的護理服務與治療。②排除開科不足3個月的科室。③愿意參加本研究，且數(shù)據(jù)完整可靠。課題組經(jīng)過篩選共納入44個護理單元，其中內(nèi)科17個，外科13個，腫瘤科3個，婦產(chǎn)科5個，五官科4個，兒科2個。各護理單元的名稱用DMU 1～44代替，44個護理單元實際在崗護士6～21人，平均13人；護理實習生0～10人，平均4人；輪轉護士0～6人，平均3人；本科以上護士3～16人，平均6人；護師以上職稱護士4～11人，平均6人；工作5年以上護士2～8人，平均6人；床護比1∶0.68～1∶0.16人，平均1∶0.35；醫(yī)護比1∶2.94～1∶0.47，平均1∶1.09；護患比1∶25.00～1∶3.13，平均1∶7.14。

1.2方法

1.2.1模型選擇 C2R模型作為DEA的基礎模型，不需要事先假定決策單元的具體投入與產(chǎn)出函數(shù)形式，被廣泛應用于醫(yī)療效率的評價研究中[10]。其是在科室規(guī)模不變的假設下，從產(chǎn)出角度評估護理單元各方面的效率狀況，技術效率值為0～1。當效率值為1時，表明該護理單元此項目的投入與產(chǎn)出資源合理，即與其他護理單元相比，該護理單元此項目的投入資源得到了更優(yōu)的產(chǎn)出，效率最好。隨著評價單元數(shù)量的增多，導致基礎模型的結果中出現(xiàn)多個效率值為1的情況，不利于單元間的比較。而超效率模型保留效率值小于1的單元，只對效率值為1的單元進行重新計算，效率值范圍可以大于1，數(shù)值越大表明該單元效率越高。本研究同時采用兩種模型進行互補。C2R模型清晰展現(xiàn)當前評價類型中有效與無效單元數(shù)量的比例，超效率模型則對C2R模型中的效率為1的有效單元再次分析，給出效率排名，彌補了C2R模型區(qū)分度低的問題。

1.2.2指標選擇 課題組前期構建的護理人力資源效率評價指標體系涵蓋護理人力投入、護理物力投入、護理財力投入、護理服務投入，護理服務產(chǎn)出、護理安全產(chǎn)出、護理質量產(chǎn)出、護理教研產(chǎn)出8個一級指標，18個二級指標，50個三級指標[9]?；贒EA對評價指標的數(shù)量有限制性要求，過多的指標會導致結果區(qū)分度差及評價結果缺乏可信度[11]。本研究首先利用變異系數(shù)法和相關分析法進行篩選，合并相關系數(shù)大于0.9的指標，選取同一類指標中變異系數(shù)較大的指標，隨后運用Pastor法將指標帶入模型進行初步計算，剔除敏感系數(shù)低的指標。最終從護理服務產(chǎn)出、護理質量產(chǎn)出、護理教研產(chǎn)出3個方面共確定了13個指標，見表1。

表1 護理效率評價指標

1.2.3統(tǒng)計學方法 采用SPSS22.0軟件進行指標篩選分析，采用MaxDEA軟件進行數(shù)據(jù)包絡分析,運用Eviews8.0進行Tobit回歸分析。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1護理單元DEA評價結果 通過DEA計算，得到各個護理單元的效率值，見表2。

表2 C2R模型與超效率模型評價結果

2.2Tobit回歸分析結果 從護理服務、護理質量、護理教研3個方面出發(fā)，基于構建的指標體系因變量選擇C2R效率模型運算的效率結果值，基于專家咨詢和小組討論確定科室實際在崗護士人數(shù)(X1)、護理實習生人數(shù)(X2)、輪轉護士人數(shù)(X3)、本科以上學歷護士比例(X4)、護師以上職稱護士比例(X5)、工作5年以上護士比例(X6)、床護比(X7)、醫(yī)護比(X8)、護患比(X9)、床位使用率(X10)、平均住院日(X11)指標為自變量，進行Tobit回歸分析，分析結果見表3。

表3 Tobit回歸分析結果

3 討論

3.1護理服務效率水平較低，高學歷護士能力未得到體現(xiàn) 護理服務效率以出院例數(shù)、床位使用率、危重患者例數(shù)著重從服務數(shù)量角度對科室運行狀況進行分析，DEA評價結果顯示44個護理單元中僅有9個(20.45%)效率水平呈現(xiàn)最優(yōu)狀態(tài)(效率值為1)，平均護理服務效率值為0.695；超效率模型顯示單元護理服務效率最高為4.026，最低為0.330，兩者相差12倍。表明這44個護理單元的服務效率水平整體處于較低水平，護理服務產(chǎn)出有較大提升空間。從Tobit回歸結果來看，床位使用率與護理服務效率呈正相關，本科以上護士比例與護理服務效率呈負相關。床位使用率是衡量科室床位周轉速度的重要指標，床位使用率越高，科室收治患者越多，則運行效率越高，這一點在本研究也得到證實，即床位使用率對科室資源利用率具有促進作用。而本科以上護士比例與服務效率呈負相關，即本科以上護士越多，護理服務效率反而越低，表明高學歷護理服務隊伍結構在日常的護理工作中可能未發(fā)揮出應有的作用。長期以來，我國絕大多數(shù)醫(yī)院的護士學歷構成主要以大專學歷為主，但本科以上護士比例逐漸增多。從本研究來看，高學歷護士的作用卻未充分發(fā)揮，提示其臨床業(yè)務能力可能存在欠缺，也說明不同學歷的護士分層次使用存在不合理狀況。

3.2重視護理隊伍結構，提升護士業(yè)務能力 護理質量效率以一級護理合格率、危重護理合格率、不良事件發(fā)生數(shù)著重從質量角度衡量護理投入產(chǎn)出質量的效率狀況。DEA評價結果顯示44個護理單元中處于有效狀態(tài)的護理單元數(shù)僅3個(6.81%)，平均護理質量效率值為0.697；超效率模型顯示單元護理質量效率最高為4.345，最低為0.403，兩者相差11倍。這表明絕大數(shù)的護理單元質量效率呈現(xiàn)低效狀態(tài)。根據(jù)Tobit回歸分析，護師以上職稱護士比例、護患比與護理質量效率呈正相關，實際在崗護士人數(shù)與護理質量效率呈負相關。從人力資源角度來看，提升護理質量可以從護士數(shù)量和護士質量2個方面改進，同樣提升護理質量效率也可以從這2個方面優(yōu)化，高職稱的護理隊伍結構和更高的護患比有利于提升護理質量效率水平，而實際在崗護士人數(shù)與質量效率負相關，提示人數(shù)多不一定有助于提高護理質量，而是管理者應更注重護士隊伍的培養(yǎng)，優(yōu)化結構。

3.3提高人力資源管理水平，促進資源有效利用 從護理教科研效率進行分析，DEA結果顯示44個護理單元中處于有效狀態(tài)的護理單元數(shù)僅8個(18.18%)，平均護理教科研效率值為0.438；超效率模型顯示單元護理教研效率最高為2.662，最低為0.115，兩者相差23倍。Tobit回歸分析結果表明實際在崗護士人數(shù)與護理教研效率的呈正相關，即提高實際在崗護士人數(shù)有利于提升護理教研效率。護理教研是護理學科發(fā)展的重要推動力量。目前，公立醫(yī)院正在積極探索護理教研的發(fā)展途徑，但尚未形成統(tǒng)一的護理教研評價體系，缺乏明確提升導向，導致護理教研效率水平相對低下。當前，護士人力資源短缺是各個醫(yī)院面臨的突出問題，在人力不足和教研效率低下的困境中，管理者應通過建立護士機動機制，促進人力資源有效流動，同時注重護士的教研能力培養(yǎng)，以此釋放護士資源活力，提高人力資源管理水平，從而提升護理教研效率。

4 小結

本研究利用DEA模型和Tobit回歸模型對44個護理單元進行效率評價與分析，從3個角度對科室護理效率的狀況進行綜合分析，發(fā)現(xiàn)目前臨床護理效率水平整體偏低，有較大提升空間。本研究相比于之前研究擴大了樣本量，建立了更為科學的評價指標體系，但缺少對全國范圍內(nèi)分地區(qū)、分醫(yī)院的研究，導致研究結果的推廣性不足，下一步需繼續(xù)擴大研究樣本量，以探索影響護理效率的更多因素。