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        基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的醫(yī)院績(jī)效管理優(yōu)化策略探討

        2021-05-24 08:23:46唐佳驥許欣悅
        關(guān)鍵詞:效率評(píng)價(jià)分析

        ——楊 瑤 如 婳 王 霞 曾 多 唐佳驥 許欣悅

        衛(wèi)生體系效率評(píng)價(jià)的測(cè)量一般采用技術(shù)效率方法[1-2]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是一種既可用于單一變量,又可用于跨期和多投入-多產(chǎn)出的效率分析非參數(shù)方法[3-5],自20世紀(jì)80年代被引入衛(wèi)生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究起[6],是目前公認(rèn)的評(píng)價(jià)醫(yī)療機(jī)構(gòu)效率較為先進(jìn)的有效方法之一。

        本研究基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,從投入和產(chǎn)出角度對(duì)北京市某三級(jí)綜合醫(yī)院臨床科室進(jìn)行效率分析,旨在評(píng)價(jià)科室間相對(duì)有效性,分析效率差異和影響因素,以期為醫(yī)院年度和月度績(jī)效考核提供科學(xué)、客觀的評(píng)估視角,進(jìn)而促進(jìn)精細(xì)化管理水平提升。

        1 資料與方法

        1.1 資料來(lái)源

        以該院39個(gè)臨床科室為研究對(duì)象,從病案統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)、人力資源管理系統(tǒng)和北京市住院服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)平臺(tái)采集2018年-2019年橫斷面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。

        表1 臨床科室效率評(píng)價(jià)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)

        表2 臨床科室年度投入產(chǎn)出情況

        1.2 研究方法

        1.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置 關(guān)于投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇,為避免混淆技術(shù)效率和配置效率而影響結(jié)果的可信度[7],本研究不使用收入、成本等經(jīng)濟(jì)類(lèi)指標(biāo)。由于指標(biāo)數(shù)量和DMU(Decision Making Unit,判斷決策單元)數(shù)量對(duì)模型的區(qū)分能力有影響[8],而臨床科室設(shè)置又相對(duì)穩(wěn)定,即DMU數(shù)量固定,則在設(shè)計(jì)指標(biāo)時(shí)需設(shè)置最少數(shù)量,并盡可能包含較全面的生產(chǎn)要素。

        在評(píng)價(jià)住院服務(wù)時(shí),使用DRGs進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整,使用總權(quán)重作為住院服務(wù)總產(chǎn)出。在文獻(xiàn)研究和專(zhuān)家咨詢基礎(chǔ)上,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行第一輪篩選,再應(yīng)用R型聚類(lèi)分析確定評(píng)價(jià)指標(biāo),消除指標(biāo)多重共線性,最終確定了兩個(gè)投入指標(biāo)和兩個(gè)產(chǎn)出指標(biāo),見(jiàn)表1。

        1.2.2 模型導(dǎo)向選擇 數(shù)據(jù)包絡(luò)模型按效率測(cè)量方式可分為投入導(dǎo)向、產(chǎn)出導(dǎo)向和非導(dǎo)向[8]。本研究在具體分析步驟中使用不同導(dǎo)向模型,以便進(jìn)行效率投影分析。

        1.2.3 規(guī)模收益類(lèi)型設(shè)定及狀態(tài)判斷 運(yùn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)模型時(shí)需要設(shè)定一個(gè)重要理論假設(shè),即假設(shè)生產(chǎn)技術(shù)的規(guī)模收益不變(Constant Returns to Scale,CRS)或規(guī)模收益可變(Variable Returns to Scale,VRS)[1]。CCR模型是假設(shè)規(guī)模收益不變,或雖規(guī)模收益可變,但假設(shè)所有DMU處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模(規(guī)模收益不變)階段。而在實(shí)際生產(chǎn)中,幾乎沒(méi)有DMU可全部處于最優(yōu)規(guī)模狀態(tài),因此應(yīng)用基于CRS的CCR模型求解得到綜合技術(shù)效率(Technical Efficiency,TE)。應(yīng)用基于VRS的BCC模型,可排除規(guī)模的影響,得出純技術(shù)效率(Pure Technical Efficiency,PTE)。

        以臨床科室作為DMU測(cè)量技術(shù)效率時(shí),應(yīng)建立VRS模型,但可通過(guò)比較CRS效率值和VRS效率值分離出規(guī)模效率(Scale Efficiency,SE),計(jì)算方法為SE=TECRS/PTEVRS[4,9]。并可借用CRS模型求解各DMU的線性組合系數(shù)之和(Σλ),以此來(lái)判斷被評(píng)價(jià)的DMU所處的規(guī)模收益狀態(tài),即:若Σλ<1,則該DMU處于規(guī)模收益遞增(Increasing Returns to Scale,IRS)狀態(tài);若Σλ=1,則該DMU處于規(guī)模收益不變(CRS)狀態(tài);若Σλ>1,則該DMU處于規(guī)模收益遞減(Decreasing Returns to Scale,DRS)狀態(tài)。

        1.2.4 松弛變量 采用兩階段方法,求解投入和產(chǎn)出松弛變量。通過(guò)無(wú)效DMU的比例改進(jìn)值和松弛改進(jìn)值,計(jì)算目標(biāo)值,即無(wú)效DMU在前沿上的投影。投入指標(biāo)的改進(jìn)值用負(fù)數(shù)表示,產(chǎn)出指標(biāo)的改進(jìn)值用正數(shù)表示。

        1.2.5 Malmquist指數(shù) 在醫(yī)院內(nèi)部進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí),除對(duì)某時(shí)期的科室效率進(jìn)行橫向靜態(tài)比較外,還需對(duì)各時(shí)期效率變動(dòng)進(jìn)行縱向分析。應(yīng)用Malmquist指數(shù)對(duì)各決策單元的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)分析,可以反映生產(chǎn)前沿的變動(dòng)情況[6]。按不同參比方式和前沿類(lèi)型,Malmquist指數(shù)有多種模型。從提高前沿精度和運(yùn)算結(jié)果的可靠性與穩(wěn)定性出發(fā),本研究選用全局參比Malmquist指數(shù)(Global Malmquist Index)模型計(jì)算。

        1.3 數(shù)據(jù)處理方法

        應(yīng)用 MS Office 365(Excel,Access)和MaxDEA Pro 6.6軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

        2 結(jié)果

        2.1 基本情況

        該院臨床科室設(shè)置在評(píng)價(jià)期內(nèi)有所調(diào)整,由2018年的36個(gè)增加至2019年的39個(gè),表2列出了2018年、2019年投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

        2.2 臨床科室效率靜態(tài)橫向評(píng)價(jià)

        利用徑向模型(CCR模型和BCC模型)對(duì)臨床科室年度橫斷面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到各DMU的TE值、PTE值和SE值,如圖1所示。按上下限、四分位數(shù)及全距等顯示效率值分布,2018年、2019年分別僅有3個(gè)科室達(dá)到總體有效(綜合技術(shù)效率為1),處于規(guī)模收益不變狀態(tài),投入資源得到了最佳產(chǎn)出,其余科室各有7個(gè)達(dá)到技術(shù)有效,但其中每年各有4個(gè)因規(guī)模無(wú)效而導(dǎo)致總體無(wú)效。

        表3 2018年、2019年部分科室技術(shù)效率及投入產(chǎn)出改進(jìn)情況

        圖1 2018-2019年臨床科室相對(duì)效率

        在投入導(dǎo)向的VRS模型和產(chǎn)出導(dǎo)向的VRS模型下,計(jì)算得到2018年29個(gè)科室、2019年32個(gè)科室的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)改進(jìn)值(比例改進(jìn)值與松弛改進(jìn)值之和)和目標(biāo)值(投影值)。部分科室技術(shù)效率及投入產(chǎn)出改進(jìn)情況見(jiàn)表3。

        2.3 臨床科室跨期效率動(dòng)態(tài)縱向評(píng)價(jià)

        2.3.1 年度效率評(píng)價(jià) 在徑向模型基礎(chǔ)上,使用全局參比Malmquist指數(shù)模型對(duì)各DMU的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果顯示,2018年-2019年,各科室平均全要素生產(chǎn)率為1.063,28個(gè)科室的全要素生產(chǎn)率總體增長(zhǎng)了6.3%,說(shuō)明臨床科室的全要素生產(chǎn)率總體呈上升趨勢(shì)。

        分析技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(Technological Change,TC)和技術(shù)效率變化指數(shù)(Technical Efficiency Change,EC)顯示,技術(shù)進(jìn)步對(duì)科室效率的影響大于技術(shù)效率變化的影響。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均值為1.081,總體增長(zhǎng)了8.1%,說(shuō)明科室整體呈技術(shù)不斷改進(jìn)趨勢(shì),其中有34個(gè)科室的生產(chǎn)前沿面有所移動(dòng)。技術(shù)效率變化指數(shù)平均值為0.983,總體增長(zhǎng)了-1.7%,說(shuō)明總體效率呈下降趨勢(shì),僅13個(gè)科室的組織管理水平有所提高。由此可見(jiàn),2018年-2019年該院全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要是由技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)推動(dòng)的,結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻(xiàn)有限。

        進(jìn)一步將技術(shù)效率變化指數(shù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)(Pure Technical Efficiency Change,PEC)和規(guī)模效率指數(shù)(Scale Efficiency Change,SEC)。結(jié)果顯示,純技術(shù)效率指數(shù)平均值為0.932,增長(zhǎng)了-6.8%;規(guī)模效率指數(shù)平均值為1.055,11個(gè)科室規(guī)模效率均有所提升。可見(jiàn),純技術(shù)效率和規(guī)模效率未能充分發(fā)揮作用。

        2.3.2 月度效率評(píng)價(jià) 使用全局參比Malmquist指數(shù)模型對(duì)各DMU月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,部分科室各時(shí)期生產(chǎn)率、技術(shù)和效率較上月變化情況見(jiàn)圖2。根據(jù)Malmquist指數(shù)變化趨勢(shì),可以看出全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)情況,以及技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)所起的作用。

        3 討論

        通過(guò)上述研究可以發(fā)現(xiàn),基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的效率評(píng)價(jià)可操作性強(qiáng),數(shù)據(jù)科學(xué)、客觀。結(jié)合醫(yī)院績(jī)效管理經(jīng)驗(yàn),提出如下績(jī)效管理優(yōu)化策略。

        3.1 基于DRGs進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整

        提升臨床科室間醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)出的可比性是醫(yī)院績(jī)效管理難題之一。DRGs是用于衡量醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量效率的一個(gè)重要工具,它既考慮臨床過(guò)程又考慮資源消耗[10],符合基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析進(jìn)行績(jī)效管理的理念。已有國(guó)外研究使用DRGs指標(biāo)做效率度量,如病例組合指數(shù)(Case Mix Index,CMI)調(diào)整的出院人數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)[6,11-13]。本研究用住院服務(wù)總權(quán)重作為產(chǎn)出指標(biāo),使科室住院服務(wù)總產(chǎn)出包含了病例復(fù)雜程度和治療難度,一方面使績(jī)效評(píng)價(jià)具有較好的同質(zhì)性,提升科室橫向可比性,另一方面促進(jìn)科室不斷拓展服務(wù)寬度,提升技術(shù)水平。

        圖2 2018年-2019年部分臨床科室月度Malmquist指數(shù)及其分解構(gòu)成情況

        3.2 提高績(jī)效管理的靈活性與適應(yīng)性

        本研究發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的效率評(píng)價(jià)具有較好適用性,可及時(shí)按實(shí)際運(yùn)行情況調(diào)整投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo),以解決因資源投入變動(dòng)而產(chǎn)生的指標(biāo)異動(dòng)問(wèn)題。例如,學(xué)科設(shè)置發(fā)生變化或床位布局有所調(diào)整時(shí),可根據(jù)實(shí)際開(kāi)放床位數(shù)和該時(shí)期開(kāi)放天數(shù)設(shè)定實(shí)際開(kāi)放總床日數(shù);科室人力資源發(fā)生變動(dòng)時(shí),可按月核增(減)新聘任或離(退)人員,并在年度評(píng)價(jià)時(shí)進(jìn)行累計(jì);對(duì)于中長(zhǎng)期出國(guó)(境)培訓(xùn)或參加醫(yī)療援助等外派情況,可依據(jù)人員崗位變動(dòng)情況對(duì)人力資源投入進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,使評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值真實(shí)反映人力資源配置。依此建立的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制,可以使評(píng)價(jià)指標(biāo)與實(shí)際投入資源相匹配,同時(shí)使相應(yīng)產(chǎn)出和相對(duì)效率評(píng)價(jià)更具可比性。因此,可將基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的科室效率評(píng)價(jià)作為醫(yī)院績(jī)效評(píng)價(jià)體系的補(bǔ)充,以增強(qiáng)科室考核的靈活性、適應(yīng)性。

        3.3 提供客觀、公正的效率評(píng)估視角

        數(shù)據(jù)包絡(luò)分析較傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法具有更強(qiáng)的客觀性,無(wú)需人為設(shè)置指標(biāo)權(quán)重,也不受指標(biāo)單位影響。一方面,橫向相對(duì)效率評(píng)價(jià)可豐富醫(yī)院現(xiàn)行績(jī)效評(píng)價(jià)體系,使醫(yī)院管理者在調(diào)整資源結(jié)構(gòu)、改善運(yùn)行效率時(shí)有據(jù)可依,提高考核結(jié)果的信度和效度;另一方面,應(yīng)用Malmquist指數(shù)進(jìn)行效率縱向比較,可助力管理者全面掌握科室效率現(xiàn)狀及各時(shí)期變化情況,對(duì)投入未達(dá)最佳效用的科室,可明確改進(jìn)方向,并在考核科主任任期管理時(shí)作為崗位關(guān)鍵績(jī)效評(píng)價(jià)依據(jù)或任期目標(biāo)參考。

        3.4 效率驅(qū)動(dòng)績(jī)效改進(jìn)

        應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法實(shí)施績(jī)效診斷,核心作用是識(shí)別被評(píng)價(jià)單元與最優(yōu)單元之間的技術(shù)效率差距,對(duì)無(wú)效率程度進(jìn)行測(cè)量,有效提高績(jī)效水平。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析如同繩尺,將各科室在坐標(biāo)系上拉拽,構(gòu)建生產(chǎn)前沿面,并顯示出松弛問(wèn)題,進(jìn)而提出改進(jìn)空間。由此實(shí)施的績(jī)效診斷,對(duì)被評(píng)價(jià)單元(臨床科室)定義了參考標(biāo)桿,是實(shí)施績(jī)效改進(jìn)的有效途徑。

        從Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),該院大多數(shù)臨床科室全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)動(dòng)力主要來(lái)自于技術(shù)進(jìn)步,說(shuō)明科室在學(xué)科發(fā)展建設(shè)中積極引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)、新項(xiàng)目,以技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)了學(xué)科發(fā)展。但需注意的是,科室技術(shù)效率仍有進(jìn)步空間,可將各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的精細(xì)管控作為切入點(diǎn),通過(guò)建立健全工作機(jī)制,強(qiáng)化內(nèi)部管理,充分利用資源,以發(fā)揮管理決策作用,增強(qiáng)組織發(fā)展活力。

        3.5 正確運(yùn)用測(cè)量方法

        將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析用于醫(yī)院績(jī)效管理具有諸多優(yōu)越性,但在使用這一非參數(shù)前沿分析方法時(shí),除了考慮衛(wèi)生行業(yè)的特殊性,還應(yīng)注意方法學(xué)問(wèn)題。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型是基于生產(chǎn)可能集理論的線性規(guī)劃方法[2],投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)必須可線性相加,正確處理比值數(shù)據(jù),同時(shí)控制指標(biāo)數(shù)量。此外,應(yīng)基于不同分析目的,選用不同模型導(dǎo)向。例如,對(duì)于醫(yī)療需求不足的基礎(chǔ)學(xué)科,無(wú)法在既定投入下增加醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)出,此時(shí)若選擇產(chǎn)出導(dǎo)向模型,將脫離實(shí)際,難以達(dá)成測(cè)定目標(biāo),應(yīng)測(cè)量投入能夠等比例減少的程度;對(duì)于投入資源較多的優(yōu)勢(shì)、特色學(xué)科,以增加產(chǎn)出作為提高效率的主要途徑,則需在不增加投入的條件下測(cè)量產(chǎn)出應(yīng)增加的程度,以達(dá)到技術(shù)有效的目的。

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