門診預約管理策略評估研究*

——宓軼群 李 娜 滕 德 李維維

近年來，全國各大醫院不斷探索縮短患者候診時間，優化門診服務流程的方法和策略，其中門診預約診療制度是關注重點。國外實踐經驗表明，預約診療制度能夠有效縮短患者候診時間，改善門診服務質量[1-3]。在國內，預約診療制度尚處于起步階段，部分醫院經過初步探索，取得了初步成效[4-6]。分時段預約掛號是國內預約就診的主要形式，能夠促進患者有序就診，使門診優質醫療資源得到有效利用[7]。

在實施分時段預約掛號的初始階段，醫院需綜合考慮預約患者和非預約患者綜合滿意度，結合實際情況，制定相應預約號源管理方案，包括確定各預約時段長度和預約號源數量，確定預約患者和非預約患者在候診過程中的排隊規則，保障非預約患者就診體驗，降低醫患矛盾風險，同時加大預約診療制度的推廣力度，鼓勵引導非預約患者選擇預約就診。

本研究分析認為上海某三甲醫院非預約患者等待過長是患者排隊滿意度低的重要因素，提出3種改善方案，并與原方案進行評估比較，以確定最終實施策略。

1 資料與方法

1.1 資料來源

通過醫院信息系統提取上海某三甲醫院某科室2016年4月—8月門診預約數據，包括普通預約患者與非預約患者掛號時間、就診時間、診療時長以及醫生人數等。

1.2 數據處理

應用Access軟件對該科室一天中各個時段數據分別進行統計處理，并應用SPSS 19.0軟件對患者到達時間間隔與診療時長分布進行單樣本K-S檢驗(雙側漸進顯著性P>0.05表示不拒絕原分布假設)。

1.3 模型構建方法

基于數據統計分析與分布檢驗結果，提出改善方案。由于排隊問題隨到達時間變化，且運作規則多樣化，很難采用排隊公式直接求解，因此采用仿真軟件Arena對模型進行仿真評估。Arena是System Modeling公司1993年研制開發的新一代可視化通用交互集成模擬環境軟件，其能很好地解決了計算機模擬與可視化技術有機集成問題，是目前流程仿真效率較高的工具之一。 因此，本研究采用Arena構建了仿真模型。建模過程如下：步驟1，選擇流程模塊；步驟2，設置患者到達參數；步驟3，設置醫院服務參數；步驟4，選擇數據統計模塊。

2 結果

2.1 預約掛號現狀

該院已實施分時段預約掛號，每天8:00-11:00和13:00-16:00兩個時間段內共設置6個預約時段，每個預約時段的長度為1h，6個時段預約號源數量分別為60、70、60、60、70、60。

該科室共開設6個診室(中午12:00-13:00僅開設兩個診室)，一天中各時段均有非預約患者到達，預約患者在其預約時段開始前完成掛號并等候就診，享有優先就診權。應用Access軟件對該科室患者到達人數進行統計分析，得到該科室工作時間內各時段的預約與非預約患者到達人數情況，如表1所示。

表1 各時段預約與非預約患者到達人數情況

應用SPSS 19.0軟件的指數分布擬合優度單樣本K-S檢驗功能，對各時段非預約患者到達時間間隔和患者診療時長進行分布檢驗，結果表明，各時段非預約患者到達時間間隔和患者診療時長均服從指數分布。

2.2 仿真模型構建

基于該科室現行預約時段設置與排隊規則，提出了預約時段長度縮減、非預約局部分立排隊及兩者混合等3種改善方案。該科室大部分預約患者能夠按時掛號并等候就診，少數預約患者會出現遲到或爽約的情況，本研究在進行仿真時進行了初步數據處理，剔除爽約人員到達數據，將遲到人員歸類為在具體時段到達的預約者，從而在模型中不重復考慮遲到或爽約的情況。

本研究仿真模型共需要8種模塊，分別為Create模塊、Assign模塊、Seize模塊、Decide模塊、Delay模塊、Release模塊、Record模塊和Disposal模塊。其中Create模塊、Seize模塊、Decide模塊、Delay模塊、Release模塊和Disposal模塊是流程模塊，用于模擬門診服務系統中患者的到達、接受服務和離開等就診流程；Assign模塊和Record模塊是數據記錄模塊，用于記錄患者的到達時間、診療時間和診療時長等數據。

對模塊參數和結構稍微進行調整，即可得到3種方案的仿真模型。其中，預約時段長度縮減方案僅需改變模型參數，非預約局部分立排隊方案以及混合方案需要改變模型結構。

2.3 方案評估

2.3.1 方案一：縮短預約時段 在現行預約號源管理方案基礎上，提出縮短預約時段預約號源管理方案，即將預約時段由1h改為兩個30min，原時段號源數平均分配給兩個新時段。

運用Arena仿真軟件對模型進行求解，將結果與現行方案進行對比，對新方案進行評估，見表2。數據顯示，在縮短預約時段預約號源管理方案下，非預約患者在各時段的平均候診時間與現行規則相比均有所減少，總平均候診時間由110min減少至103min，總體年平均減少6.80%。

2.3.2 方案二：分立排隊規則 該科室現行排隊規則為混合排隊。分立排隊規則，即預約患者與非預約患者分開排隊，進入不同診室就診，當接診預約患者的診室空閑時，可接診非預約患者。本研究中，將該科室6個診室分為5個預約患者診室與1個非預約患者診室，運用Arena仿真軟件對模型進行求解，將結果與現行排隊規則進行對比，對新規則進行評估，見表2。從數據可以看出，在分立排隊規則下，非預約患者在各時段的平均候診時間與現行規則相比略有減少，由110min減少至108min，總體平均年減少1.85%。

表2 3種方案的非預約患者平均候診時間評估

2.3.3 方案三：綜合方案 同時實施上述縮短預約時段與分立排隊規則即為綜合方案。運用Arena仿真軟件對模型進行評估求解，見表2。從表2數據可以看出，在綜合方案下，非預約患者在各時段的平均候診時間與現行規則相比均有所減少，由110min減少至99min，總體年平均減少11.11%。

3 應用

本研究結果顯示，不同預約號源管理方案與排隊規則對門診預約診療服務效果有較大影響。在縮短預約時段方案中，預約時段劃分越細致，患者的總平均候診時間越小，各時段平均候診時間越均衡。在分立排隊規則中，非預約患者候診時間改善不明顯，且預約患者的候診時間會受到一定影響，該排隊規則效果欠佳。在同時實施精細化預約號源管理方案與分立排隊規則的綜合方案下，非預約患者的總平均候診時間大幅減少，患者的綜合滿意度明顯提高。上述3種方案中，縮短預約時段方案與綜合方案對非預約患者的候診時間有較大影響，其中綜合方案改善效果最好。

本研究對象采用了綜合方案，取得了明顯改善效果，患者綜合滿意度大幅提升。由此證明，在推進預約診療制度的過程中，醫院可采取縮短預約時段與分立排隊的綜合措施，在不影響預約患者就診體驗的前提下，平衡預約患者與非預約患者的候診時間，引導患者有序就診，促進預約診療制度有序實施。

4 結語

在資源利用率高的醫療系統中，由于患者到達時間間隔與診療時長具有隨機性，排隊現象無法避免。預約管理系統由于候診排隊規則復雜，很難用排隊解析法計算各種排隊指標，很難準確分析各種預約掛號模式下候診排隊系統的變化趨勢[8]。本研究應用Arena仿真軟件對排隊系統的各項指標進行求解，成功分析并比較了不同預約掛號方案與排隊規則對服務效果的影響。醫院在制定和完善預約號源管理方案與排隊規則時，可應用仿真工具進行建模并求解，評估其對服務效果的影響，同時結合醫院與科室的具體情況，綜合考慮執行效果與運行難度，制定切合實際的預約號源管理方案與排隊規則。仿真模型在預約診療服務中還有更廣泛的應用，在預約診療制度處于起步發展階段的背景下，本研究主要考慮緩解非預約患者的不良就診體驗，下一步工作可選擇預約患者的就診體驗作為主要評價標準，應用仿真工具分析系統的服務效果，促進門診預約號源分配的精細化管理，進一步提升管理服務水平。

[1] Erdogan S A, Denton B. Dynamic appointment scheduling of a stochastic server with uncertain demand[J].INFORMS Journal on Computing, 2013, 25 (1)：116-132.

[2] Cayirli T, Gunes E D. Outpatient appointment scheduling in presence of seasonal walk-ins[J].Journal of the Operational Research Society, 2013, 65 (4)：512-531.

[3] Cayirli T, Yang K K. A universal appointment rule with patient classification for service times, no-shows, and walk-ins[J].Service Science, 2014, 6 (4)：274-295.

[4] 史森中, 曾 凡, 黃 昊, 等. 基于IE方法的門診流程優化[J].中國衛生質量管理, 2013,20(3): 64-66.

[5] 成洪波, 何 靜, 劉玉琦,等. 深圳市眼科醫院分時段預約掛號就診模式改革的實踐與探討[J].中華醫院管理雜志, 2012,28(10): 761-763.

[6] 郭 銳, 苗志敏, 董 鳴,等. 國內醫院預約掛號的現狀和建議[J].中華醫院管理雜志, 2012,28(1): 41-43.

[7] 譚明英, 羅 敏, 王 萍, 等. 精細化管理在門診分時段就診的實施現狀與對策探討[J].中國醫院管理, 2016, 36(4): 45-46.

[8] 楊 驊, 王志勇, 魏 民, 等. 基于Matlab的醫院門診候診排隊系統仿真研究[J].中國醫院, 2012, 16(6): 66-68.