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北京市某大型綜合醫院門診量變化動態分析及預測

2018-09-20 06:48:10張宇斐蓋小榮趙玉芳
中國衛生統計 2018年4期
關鍵詞:醫院

張宇斐 申 思 蓋小榮 趙玉芳 駱 宏

【提 要】 目的 了解某院門診量變動趨勢及規律,以期為醫院的衛生資源配置和管理決策提供科學的依據。方法 采用移動平均季節指數法對2011-2015年門診量進行分析并建立預測模型。結果 該院2012年門診量稍有下降,其余各年門診量均呈逐年上漲趨勢,并且一年中門診量變化隨季節表現出明顯的規律性變化。每年12月份為高峰期,2月份為低谷期;季節指數以第三季度最高(107.1%),第一季度最低(87.2%)。結論 移動平均季節指數法構建的模型能較好地用于門診量的預測,醫院應根據門診量變化規律合理安排門診人力資源及調配醫療物資,提升現代醫院門診綜合服務能力及效率。

醫院門診量是醫療衛生質量中極為重要的醫療指標,是醫院規模、醫療技術、醫院管理及醫院聲譽等方面的整體體現。該大型綜合醫院作為全國疑難重癥指導中心,行業翹楚,來院就診患者量大,日均門診量突破17000人次,龐大的門診量給門診管理、患者服務、醫療耗材等管理帶來嚴峻挑戰。如何能科學預測不同時段患者流量,了解患者的就醫習慣顯得至關重要。有研究顯示,季節指數法能比較精確地反映季節變動情況的季節指數,并據此修正沒有考慮季節影響的預測值,以更好地進行預測[1]。因此,本研究采用時間序列季節指數法,旨在發現該院門診量的變化規律,為醫院醫療衛生資源的合理配置,提高醫療服務質量和工作效率等精細化管理提供參考依據。

資料與方法

1.資料來源

2011-2016年醫院門診量由信息處統計室提供,確保數據真實可靠。

2.方法

采用excel、SPSS 22.0統計軟件進行數據錄入和分析。利用環比、定基比、移動平均季節指數等方法對該院2011-2015年門診量進行分析并建立預測模

型,再利用2016年的數據驗證模型的可靠性,然后將2017年各季度的時間序列值代入模型,計算出2017年各季度的趨勢值及季節指數調整后預測值。移動平均趨勢剔除法是以一年4個季度的季節指數的大小來反映門診患者在不同時間上的變化規律[2],其具體計算方法:首先計算長期趨勢值T,將各年門診診療人次Y按季移動平均,即對四項移動平均的二次移動,以剔出時間序列中季節變動與不規則變動,然后將實際值Y除以T,得出剔除趨勢影響后的季節變動的數值SI=Y/T,將SI按時間順序排列,將幾年同季SI加總,求出各季度平均數Si,然后將4 季度平均數加總,求出總的平均數S,最后計算季度季節指數S季=Si/S。季節指數偏離其平均水平(100%)的程度越大,則客觀現象發展變化的季節波動越大[3]。

結 果

1.2011-2015年門診量變化情況

除2012年門診量稍有下降,其余幾年門診量均呈逐年增長趨勢,2015年門診診療人次比2011年累計增加750396人次,增長36.63%,年平均增長速度9.16%,詳見表1 。

表1 2011-2015年門診量變化情況

2.2011-2015年門診量月份變化情況

該院2011-2015 年全年門診量隨月份變化呈現出明顯的周期性變化。一年中2月份是門診量的最低谷期,3月季節指數迅速攀升,7、8月達到高峰,9月開始下降,10月到低谷, 11、12 月又逐漸回升。詳見圖1。

3.該院門診量的季節指數

根據移動平均趨勢剔除法計算出該院2011年-2015年各季度門診量的季節指數。詳見表2。

表2 門診診療人次4 季移動平均計算結果

*:4 項移動平均數指門診人次4 項移動平均數;- 指無數據。

圖1 2011-2015年門診量月變化情況

4.門診量的預測

(1)門診量季節指數調整值

對表2的季度季節指數進行調整,校正系數=400%/400.8%=0.998,第1季度季節指數調整為87.4%×0.998=87.2%,同理計算出第2季度、3季度、4季度的季度指數調整值,詳見表3。

(2)采用直線趨勢季節預測法進行預測

根據表2數據,得出門診量的趨勢變動方程:Y=445698+14034.91t。利用2016年的門診量驗證模型的可靠性,可見2016年季度門診量預測值與實際值的相對誤差在1.1%~7.6%,平均相對誤差為4.9%。2017年四個季度門診量預測值分別為868312、1047381、1103778、1072955,詳見表4。

表3 門診人數季節指數調整值(%)

表4 2016年各季度門診量預測值與實際值對比表

討 論

1.門診量逐年增長趨勢分析

自2010年復旦大學醫院管理推出中國最佳醫院排行榜以來,該院連續7年位列榜首,其突出的專科聲譽、精湛的醫術、優質的服務及先進的設備得到社會各界的認可與信任,成為廣大患者國內就醫的權威醫院。隨著各地醫療衛生體制改革的不斷深入,我國醫療保險制度及結構的普及完善,居民生活條件的提高,人們健康觀念及意識的加強,全國各地各級醫院無法診治的疑難重癥患者以及其他為尋求進一步診治的患者積極前往該院進行診療,這在一定程度上促成了該院門診量居高不下,且呈逐年增長的趨勢。據統計,該院門診患者中60%來自外地。另外,政策也是影響該院門診量的因素之一。《中國老齡事業發展報告( 2013) 》顯示,隨著老齡化程度的加重和慢性病患者的增多,居民對優質醫療資源的需求越來越大[4-5];且“全面二孩”政策出臺,我國出生人口數量將在未來4~5 年間大幅增加[6]。此外,該院門診量持續增長也離不開其在門診變革管理方面做出的不懈努力。近幾年來,該院進行門診管理創新,充分利用“互聯網+”手段,逐步分期實現線上掛號、候診查詢、醫師出診信息查詢、繳費、院內導航等各項手機APP功能,讓全國患者足不出戶便可便捷地完成預約掛號。該院自主研發的一體化自助機,其掛號、建卡、醫保換號、打印檢驗報告單查詢及繳費等各項功能使用率高達80%,線上及線下功能的無縫連接拓寬了門診服務渠道,延伸了門診服務能力。另外,該院在預約診療、出診管理、流程優化、潔靜管理及門診服務等方面均持續改進,2011-2015年患者對門診整體滿意度高達97.8%~98.4%,吸引了全國患者前往就醫。

2.門診量季節性變動規律分析

全年中第一季度門診量最少,季節指數顯著低于100%(87.2%),3月門診量較高,但2月門診量處于全年最低谷,原因可能為我國最重要的傳統節日春節大多處于2月份。根據我國的傳統習俗,在病情允許的情況下,人們通常不愿在節日就醫以期盼新年的大吉大利,因此第一季度為百姓就醫淡季,尤其2月最為突出。隨著氣溫回升,細菌、病毒等致病微生物開始活躍,呼吸系統、心腦血管疾病發病率有所增加,這與我院門診病種分析結果相一致,因此第二季度門診量較第一季度有大幅增長,季節指數(103.4%)明顯增高[7]。第三季度門診量為一年最大值,季節指數(107.1%)最高,原因可能為:其一,該季度為中暑、消化系統疾病、溺水、心腦血管病等危急重癥的高發季節;其二,該季度無國家法定節日,工作日最多,季度門診量最高;其三,7月、8 月適逢暑期,暑假的到來給那些平時由于學業而無法前往醫院就醫治療的學生帶來了契機。第三季度門診患者中外地學生患者所占比例大幅提升,由第二季度的18%提高到27%,可見暑期學生就醫人數的增加是原因之一。9、10月份進入秋收季節,人們工作繁忙會推遲就醫,且又逢國慶、中秋長假,會造成工作日的縮短,導致10月份門診量處于較低水平。第四季度門診季節指數(102.3%)較上季度(107.1%)有明顯下降,11月、12月平均門診量處于全年較高水平,分析原因為這兩個月屬于季節交替時節,氣溫變化較大,呼吸系統疾病及老年系統疾病發病率升高,且這兩個月為農閑時期,外地農民患者增多也是導致這兩個月門診量增多的原因之一[8],但由于受到10 月門診量銳減的影響,第四季度門診量仍較低。該院門診量變化趨勢與趙萌萌[8-9]]等的研究結果相一致。可見門診量的季節性變化,受到傳統節日、假期、農業生產忙閑及風俗等的綜合影響,與疾病的發病規律及人們就醫行為習慣相符合。

3.移動平均季節指數法能較好地預測醫院門診量

本研究采用移動平均季節指數法對醫院門診量進行測定。對比2016年預測門診量與實際門診量數據,移動平均季節指數法預測門診量的誤差為1.1%~7.6%,平均誤差為4.9%,說明該方法能較好地預測門診量的變化規律。有研究指出,移動平均季節指數利用移動平均法分解時間序列,不僅能反映長期趨勢變動,還能消除周期變動和不規則隨機變動帶來的影響,對因季節變動因素而受影響的數據用此方法進行分析,方法簡便可行,效果較好[10-11]。建議今后采用移動平均季節指數法對門診量進行預測,可以為醫院門診管理與醫療衛生資源的合理配置提供科學依據。

結 論

該院門診量呈逐年增長,且具有明顯的周期性變化規律。因此,為滿足該院門診量日益增長的需求,提高門診服務效率,確保醫療服務質量,醫院管理者應正確認識門診變化規律,科學合理地組織、管理醫療護理工作以適應季節的變化,根據就診人數動態安排出診醫師及導醫、收費及藥房等窗口服務人員,合理調配診室數,加強導診與宣傳,注重門診流程的優化,改善就醫環境,在掛號、繳費、查詢、分時段就診等就醫全流程強化醫院信息建設,縮短患者就醫時間,維持良好的門診秩序,在合理高效利用醫療資源的同時,亦能節約醫院成本,為創建節約型大型綜合醫院而努力。

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