何文瓊 徐騫 楊嘉永 劉風

[摘要] 目的 探討優(yōu)化門診藥房服務流程對縮短患者取藥等候時間及提高滿意度的影響。 方法 收集門診藥房2018年平均每日各時間段取藥人數與上班人數的情況。抽取我院2018年1月至2019年5月門診患者作為研究對象，收集優(yōu)化服務流程后的患者取藥等候時間、完成取藥時間、取藥效率、患者滿意度情況、處方出現頻率。 結果 與調整前取藥高峰上班人數比較，調整后高峰上班人數增加，患者取藥等候時間縮短;近800種藥品中，關聯度較高的有120余種;有150余種在處方中出現的頻率遠高于其他品種;優(yōu)化服務流程后，高峰期取藥時間縮短，取藥效率提升;與服務流程優(yōu)化前相比，在10 min內完成取藥比例大幅提升;優(yōu)化服務流程后，患者取藥的等候時間由超過15 min下降到10 min以內，差異有統計學意義（P<0.05），患者各項滿意度評分均較優(yōu)化前高（P<0.05）。 結論 通過對醫(yī)院門診處方量進行深入分析和深層次挖掘，有助于管理者改善門診服務流程;同時，通過對門診處方量的實時監(jiān)測、提前預警，實現了動態(tài)安排上崗人員。以上措施有助于醫(yī)院實現數字化、精細化、智能化的管理。

[關鍵詞] 門診藥房;商業(yè)智能;取藥等候時間;服務流程;優(yōu)化

[中圖分類號] R288? ? ? ? ? [文獻標識碼] B? ? ? ?; ? [文章編號] 1673-9701（2021）32-0159-05

[Abstract] Objective To explore the impact of optimizing the service process of outpatient pharmacies on shortening the waiting time of patients for fetching medicine and improving satisfaction. Methods The average daily number of people with medicine-fetch and the number of people at work in outpatient pharmacies in 2018 were collected. The outpatients in our hospital from January 2018 to May 2019 were selected as the research objects. The waiting time for patients to receive medicines after optimizing the service process was collected. The time to complete medicine-fetch， the efficiency of medicine-fetch， patient satisfaction， and frequency of prescriptions. After collecting and optimizing the service process， the waiting time for patients to pick up the medicine， the time to complete the withdrawal， the efficiency of the medicine-fetch， the patient satisfaction， and the frequency of prescriptions were collected. Results Compared with the number of people working at dispensary peak before adjustment， the peak attendance after the adjustment increased， and the waiting time for patients to pick up the medicine was shortened. Among the nearly 800 drugs， more than 120 were highly correlated， and more than 150 appeared in the prescriptions that appeared more frequently than other species. After the service process was optimized， the peak time for medicine-fetch was shortened， and the medicine-fetch efficiency was improved. Compared with the service process before optimization， the proportion of medicine-fetch within 10 minutes was greatly increased. After the service process was optimized， the waiting time of the medicine-fetch decreased from more than 15 minutes to less than 10 minutes， and the difference was statistically significant（P<0.05）. The satisfaction scores of patients were higher than before optimization（P<0.05）. Conclusion Through in-depth analysis and in-depth mining of hospital outpatient prescriptions， it helps managers improve the outpatient service process. At the same time， through real-time monitoring and early warning of outpatient prescriptions， a dynamic appointment of staff is realized. The above measures will help hospitals realize digital， refined， and intelligent management.

[Key words] Outpatient pharmacy; Business intelligence; Waiting time for taking medicine; Service process; Optimization

在醫(yī)院綜合競爭力的影響因素中，先進的服務理念已經得到越來越多的重視[1]。門診藥房作為醫(yī)院的重要窗口之一，為患者提供更好的醫(yī)療服務，對取得患者的信任、緩解醫(yī)患關系起著非常重要的作用。根據相關研究結果，影響門診藥房滿意度的因素主要集中于等候取藥時間[2]、藥品價格[3]、等候環(huán)境[4]和服務態(tài)度方面[5-6]。作為就診過程的最后環(huán)節(jié)，其中患者最不滿意的是取藥等候時間過長[7-10]。尤其是就診高峰期間，等待流程的順暢性及窗口工作人員的熟練性都直接影響患者的情緒與醫(yī)院的整體形象[11]。研究發(fā)現門診藥房取藥等候時間長的原因有藥房空間布局不合理，流程不夠簡化，人員安排不合理等方面[12]。本研究主要是通過對門診藥房空間布局和人員排班進行合理安排，從而有效縮短患者取藥等候時間，提高門診藥房服務滿意度。本研究于2019年2月優(yōu)化了門診藥房的服務流程，通過對現有相關數據進行深度分析、對門診取藥流程各個環(huán)節(jié)的處方量進行實時監(jiān)測并提前預警取藥人數;據此對藥學人員進行彈性排班，實現門診藥房人力資源利用效率最大化。同時對同一處方上藥品出現的關聯度和使用頻率高的藥品貨架的擺放位置進行調整，以減少調配人員的走動距離，提高工作效率?，F報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

抽取我院2018年1月至2019年5月門診患者作為研究對象，統計2018年1—12月各時間段取藥人數與上班人數的情況;比較2018年10月至2019年5月優(yōu)化門診藥房服務流程前后各時間段患者取藥等候時間、人群分布情況及患者滿意度。

1.2 方法

1.2.1 患者取藥流程? 患者前往取藥自助機進行讀卡等候排隊，后臺系統自動生成處方，調配藥師根據處方進行調配，調配完畢后通過滑梯傳遞給前臺的發(fā)藥藥師進行核發(fā)。一般情況下，患者取藥等候時間=調配處方花費的時間+已配藥品等待發(fā)放時間+藥品發(fā)放的時間。時間說明：①調配處方花費的時間為藥師接收到處方開始調配到調配完畢后的時間點;②已配藥品等待發(fā)放時間為藥品調配完畢后等待發(fā)藥藥師核發(fā)的時間;③藥品發(fā)放的時間為藥師將調配完畢后的藥品發(fā)給核發(fā)給患者的時間點。

1.2.2 門診藥房取藥人數峰值及上班人數? 根據門診處方實時監(jiān)測系統，對2018年全年處方進行分析，計算平均每日各時間段取藥人數，找出取藥人數峰值的出現規(guī)律。根據門診藥房排班情況表，統計平均每日各時間段上班人數。調查時間段為08：00-18：30。

1.2.3 干預措施? 一般情況下，患者取藥等候時間=調配處方花費的時間+已配藥品等待發(fā)放時間+藥品發(fā)放的時間。即=當前堆積藥房的藥品處方量×調配每份藥品平均花費的時間/調配人數+每份藥品平均發(fā)放的時間，當前堆積藥房的藥品處方量=待調配處方量+調配中處方量，調配人數=（待調配處方量+調配中處方量）×調配每份藥品花費的時間/（患者取藥等候時間—每份藥品平均發(fā)放的時間）。利用門診處方實時監(jiān)測系統，計算出每份藥品的平均發(fā)藥時間為50 s，調配每份藥品平均花費的時間為180 s。根據目標值，縮短患者取藥等候時間為10 min以內，現假定為10 min。當我們開啟3個發(fā)放窗口時：調配人數=（待調配處方量+調配中處方量）×180/（600-50），即：調配人數=（待調配處方量+調配中處方量）/3，而已調配處方量=（患者取藥等候時間-調配每份藥品花費的時間-每份藥品平均發(fā)放的時間）/每份藥品平均發(fā)放的時間×發(fā)藥人數≈22份。即：當已調配處方量>22份時，就要及時增加發(fā)藥人數。根據待調配處方量、調配中處方量和已調配處方量的實時監(jiān)測，適時調整發(fā)放窗口數量和調配人員數量，實現藥品滑道兩端人員數的最佳配比，在現有藥師總數不變的情況下，最大限度節(jié)省患者取藥時間。

將平均每日各時間段取藥人數與門診藥房上班人數相匹配，進行彈性排班。根據我院藥房管理系統，分析同一處方上的藥品關聯度，并將關聯度較高的藥品相互靠近，使用頻率高的藥品調整到離調配臺較近的貨架上，從而減少配藥人員調配走動距離，縮短調配時間。優(yōu)化門診藥房服務流程，讓門診藥房服務更加高效（圖1）。

1.3 觀察指標及評價標準

觀察2018年全年平均每日各時間段取藥人數，分析取藥人數峰值;統計2018年全年平均每日各時間段門診藥房上班人數;分析藥品關聯度及用藥頻次;觀察優(yōu)化服務流程后各時間段患者等候時間及人群分布;統計2018年10月至2019年5月優(yōu)化服務流程前后，患者取藥等候時間及調查患者滿意度，滿意度量表，包括取藥服務、取藥速度、藥品準確性3項評價內容，每項滿分為10分，分數高表示滿意度高，滿意度量表為我院自制，Cronbach’s α為0.82，信度良好。

1.4 統計學方法

采用SPSS 21.0統計學軟件進行數據分析，計量資料采用均數±標準差（x±s）表示，組間比較采用t檢驗，計數資料采用[n（%）]表示，組間比較采用χ2 檢驗，以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 2018年全年平均每日各時間段取藥人數

對數據分析后得知，平均每日取藥高峰期在上午的10：00-11：00和下午的15：30-16：30出現見圖2。優(yōu)化前，平均每日各時間段上班人數較為平均，與取藥高峰不相適應（圖3），為此，進行了彈性排班，根據每日取藥高峰時間段增設藥學服務人員，使得高峰時間取藥等候時間相對縮短。見圖4。

2.2 藥品關聯度及用藥頻次的分析

通過大數據分析，發(fā)現門診藥房近800種藥品中，關聯度較高的有120余種;有150余種在處方中出現的頻率遠高于其他品種。

2.3 優(yōu)化服務流程后各時間段患者取藥等候時間

正常工作日患者取藥的高峰期分別是上午的10：00—11：00和下午的15：30—16：30，優(yōu)化服務流程后，在取藥高峰期，患者也能在11 min內完成取藥，而在其他時間段大部分患者在4～9 min內完成取藥，大大縮短了等候時間，提高了效率。見表1。

2.4 優(yōu)化門診藥房服務流程后各等候時間段內的人群分布

優(yōu)化服務流程后，88.93%的患者在16 min內可取到藥，而取藥時間在16 min的大部分為過號，即在叫號后患者未及時取走藥物的情況，但是61.11%的患者在10 min內即可取到藥。見表2。

2.5 優(yōu)化前后取藥等候時間與滿意度

對比應用優(yōu)化門診藥房服務流程前2018年10月至2019年1月和應用后2019年2月—5月的數據，患者取藥的等候時間由超過15 min下降到10 min以內且差異有統計學意義（P<0.05）。見表3。

2.6 優(yōu)化前后患者滿意度

優(yōu)化后患者患者各項滿意度評分均較優(yōu)化前高（P<0.05）。見表4。

3 討論

優(yōu)化門診藥房服務流程前，患者最不滿意的是取藥等候時間長。對此提出了相應的改進措施：首先對2018年全年的處方進行相應的梳理，發(fā)現平均每日高峰值出現的時間為10：00-11：00，15：30-16：30。為此根據取藥高峰期進行彈性排班，高峰時段增加人手，低谷時段人員及時調休。同時，如果高峰期提前或錯后就通過門診處方量實時監(jiān)控預警系統，監(jiān)測待調配處方量、調配中處方量和已調配處方量，對調配人員和核發(fā)人員的配比進行實時動態(tài)調整，讓調配與核發(fā)人員的配比更加科學化、合理化。其次，通過數據分析梳理出每種藥品的發(fā)放頻次以及每兩種藥的處方關聯度，并據此對藥品進行重新擺放，實現出現頻次高的藥品更靠近調劑臺，關聯度高的藥品相互靠近，減少了藥師調配每張?zhí)幏降淖邉泳嚯x。

根據現有的工作流程，核發(fā)藥品采用語音呼叫模式。因為少部分患者對于流程不熟悉導致取藥不及時，藥師需要反復呼叫，其他患者等候時間延長，核發(fā)順暢性受阻。為了保證患者能聽清楚并及時取藥，縮短其他患者的取藥時間，在高峰時期增加引導志愿者，維持安靜的大廳環(huán)境，保證每名患者都能聽清姓名與窗口等廣播信息。同時，志愿者正確引導患者使用取藥自助機并做好取藥等候區(qū)咨詢工作，并且在等候區(qū)設置患者意見箱，接收患者意見，不斷地改進提升藥房服務質量與品質，從而提高患者滿意度。此外，不斷加強藥學人員溝通技巧、崗位等培訓，從而增強人員業(yè)務能力和服務意識，以便更好地解答患者的咨詢與疑問，提高藥師整體素質，減少差錯。同時，也增設審方崗位、藥品咨詢處和安全知識宣傳等藥學服務，優(yōu)化操作流程，加強工作人員之間的分工與協作，使其保持良好的工作狀態(tài)[13]。

經過一年多的實踐，現在已做到在藥師人數不變的情況下，患者平均取藥等候時間由原來的超過15 min以上降至10 min以內，滿意度由原來的不到65%上升至85%以上，而且這還是在醫(yī)院的門診量不斷增加的基礎上。

目前醫(yī)院藥學的自動化與醫(yī)療信息技術已經普遍應用到臨床藥學服務中，提高了調配與發(fā)藥人員的工作效率與藥學服務質量[14-15]。但林樂維等[16]研究表明，平均日門診量不到4000人次的醫(yī)院購買自動化系統后，年投資收益率只有0.15%，說明在這類醫(yī)院使用自動發(fā)藥系統經濟效率提升并不明顯。由于自動化短期內無法大面積鋪開，所以大多數醫(yī)院的藥房目前還是采用以人工為主的調配方式。隨著人工智能和信息化的不斷深入，未來藥房一定會朝著智能化和自動化方向發(fā)展[17-19]。因此，對門診藥房現有的數據進行了深入分析，并對智能控制系統進行了充分利用，以此來提高藥學人員的工作效率，縮短患者取藥的等候時間，優(yōu)化醫(yī)療服務質量，提高門診藥房服務滿意度。此門診處方實時監(jiān)測系統有較好的實際應用效果，利于同級醫(yī)院門診藥房管理工作的應用與推廣。

目前通過大數據分析，對醫(yī)院門診處方量進行梳理、實時監(jiān)測與預警，實現了動態(tài)安排上崗人員，但也存在一定局限性。在保證患者平均取藥等候時間10 min以內的情況下，隨著取藥人數的不斷增加，對于藥師整體素質的要求越高。因不同藥師調配與核發(fā)速度存在一定差異，且每年約有30%人員需要進行科室輪崗，其新到崗人員對藥房的流程和工作性質不夠充分熟悉，這也進一步影響了調配與核發(fā)的速度及準確性。對此今后還將繼續(xù)利用信息化手段，根據取藥流程的每個時間點，梳理出每個人的工作效率曲線。統計每個人的工作高效區(qū)，從而更合理地進行人員安排，提高工作效率，節(jié)約更多時間，從而有效縮短患者的取藥等候時間，提高患者滿意度。

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（收稿日期：2021-06-08）