某省級醫院門診就診情況及影響因素分析

于茵茵　朱彥霞　王旭東　張雪萍　華南　王夢甜

[摘要] 目的 針對2018年醫院門診就診情況，分析門診就診量影響因子，探討利用大數據分析、互聯網等信息技術手段提高門診業務工作效率及提高患者滿意度的方法。方法 從醫院信息系統導出2018年門診掛號收費相關業務信息數據，數據清理后運用描述性分析、卡方檢驗、單因素分析、多元Logistic回歸統計學方法進行分析。結果 根據單因素分析結果，影響門診業務量各旬期就診量的主要因素有患者性別、患者類型、季節，中下旬門診就診量高于上旬門診就診量;多因素分析表明女性患者在中下旬就診高于男性，40～59歲患者中旬就診高于60歲以上患者，夏季中旬就診患者高于上旬就診患者。結論 為改善患者就醫體驗與滿意度、提高就診、收費等環節工作效率，需要通過軟硬件優化改善自助機功能，增加線上支付、問診方式，運用網絡、大數據分析等技術創建互聯網醫院，實現信息系統間互聯互通，進一步為優化門診工作流程。

[關鍵詞] 門診;就診情況;互聯網醫院;慢性病管理;預約掛號;大數據

[中圖分類號] R19 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672-5654（2020）04（a）-0179-04

Analysis of Outpatient Visits and Influencing Factors in a Provincial Hospital

YU Yin-yin1， ZHU Yan-xia1， WANG Xu-dong1， ZHANG Xue-ping2， HUA Nan3， WANG Meng-tian1

1.Henan Provincial Staff Hospital， Zhengzhou， Henan Province， 450000 China; 2.Henan University of Technology， Zhengzhou， Henan Province， 450000 China; 3.Henan Cable Network Group Co.， Ltd.， Zhengzhou， Henan Province， 450000? China

[Abstract] Objective Based on the outpatient visits of hospitals in 2018， analyze the influencing factors of outpatient visits， and explore ways to improve the efficiency of outpatient services and improve patient satisfaction using information technology such as big data analysis and the Internet. Methods The information data of outpatient registration charges in 2018 was derived from the hospital information system. After the data was cleaned， descriptive analysis， chi-square test， single factor analysis， and multiple logistic regression statistical methods were used for analysis. Results According to the results of univariate analysis， the main factors affecting the outpatient visit volume at each ten-year period were patient gender， patient type， and season. The number of outpatient visits in the middle to late period was higher than that in the first half. Multivariate analysis showed that female patients were in the second to middle period. Visits were higher than men. Patients aged 40-59 years were more likely to see patients in the mid-summer than those over 60 years of age， and those in mid-summer were higher than those in the first half. Conclusion In order to improve the patient's medical experience and satisfaction， improve the efficiency of medical consultation and charging， it is necessary to improve the self-service machine function through software and hardware optimization， increase online payment and consultation methods， and use Internet and big data analysis to create Internet hospitals， to achieve the interconnection of information systems， to further optimize the outpatient work process.

[Key words] Outpatient; Visits; Internet hospital; Chronic disease management; Appointment registration; Big data

2018年12月，河南省政府辦公廳印發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的實施意見》（以下簡稱《意見》）[1]，《意見》明確了支持“互聯網+醫療健康”發展的明確態度并允許依托醫療衛生機構發展互聯網醫院，加快遠程醫療服務信息系統建設，為患者在線開展部分常見病、慢性病在線復診，居民電子健康檔案在線查詢，家庭醫生網上簽約，在線“一站式”結算等功能，提高醫療健康服務質量和可及性，有利于優化醫療資源配置，提高服務體系整體效能，提高服務效率，降低服務成本，提升群眾看病獲得感。2019年5月8日，國家衛健委發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展情況的報告》，報告顯示目前已經有158家互聯網醫院。該文研究河南某省級醫院2018年門診掛號就診收費的基本情況及門診業務量影響因素分析，探討互聯網醫院建設的必要性及建設思路。

1? 資料與方法

1.1? 一般資料

從醫院HIS系統調取河南某省級醫院2018年門診掛號及門診業務收費相關信息，包含患者的性別、年齡、就診時間、患者類型、費用支付方式、門診掛號量、門診繳費渠道等信息。

1.2? 研究方法

對樣本數據進行分析、預處理，包括缺失值處理（均值替代）、患者年齡分段、掛號時間分段、患者類型重新分類并編碼、患者支付方式重新分類編碼、加權等;利用SPSS 21.0軟件，根據數據的屬性、分組情況分別選取卡方檢驗、獨立樣本秩和檢驗及多分類Logistic回歸分析等統計學方法。

2? 結果

2.1? 門診掛號業務整體情況

醫院2018年全年門診掛號患者整體情況如下：男性患者占比50.50%，女性患者占比59.50%;普通門診占比71.63%，慢性病占比10.24%，簡易門診或其他優惠占比9.80%，離休/廳級干部/免費占比8.32%;各時間段掛號患者占比分別為：8：00-8：59（16.35%），9：00-9：59（18.50%），10：00-10：59（14.33%），11：00-11：59%（7.35%），14：30-15：29（7.21%），15：30-16：29（9.89%），16：30-17：29（7%），其他時間段（急診）（19.36%）;不同年齡段掛號患者占比情況為：20歲以下（11.09%），20～39歲（28.62%），40～59歲（37.91%），60歲以上（22.38%）。

2.2? 各旬期患者就診因素分析

對門診掛號患者在各旬期掛號量的情況影響因素單因素分析結果如表1所示;以上旬為參考類別，對中、下旬多因素分析結果如表2、表3所示。

多因素分析結果表明：男性中旬且非上旬在門診掛號就診的可能性是女性中旬且非上旬門診就診的0.959倍。男性下旬且非上旬在門診掛號就診的可能性是女性下旬而非上旬就診的0.961倍。普通門診患者中旬且非上旬在門診掛號就診的可能性是離休/廳級/免費患者中旬且非上旬門診就診的0.887倍;簡易門診/其他優惠患者中旬且非上旬在門診掛號就診的可能性是離休/廳級/免費患者中旬且非上旬門診就診的1.10倍;慢性病患者中旬且非上旬在門診掛號就診的可能性是離休/廳級/免費患者中旬且非上旬門診就診的0.882倍;中旬且非上旬10：00-10：59時間段內掛號是中旬非上旬急診時間段門診就診的1.091倍;秋季中旬且非上旬在門診掛號的可能性是冬季中旬且非上旬在門診掛號的1.206倍;簡易門診/其他優惠患者下旬且非上旬在門診掛號就診的可能性是離休/廳級/免費患者下旬且非上旬門診就診的1.096倍;夏季在下旬且非上旬門診掛號是冬季在下旬且非上旬門診就診的1.276倍。年齡在40～59歲之間的患者在中旬而非上旬門診就診是年齡在60歲以上患者門診就診量的1.139倍。

2.3? 門診患者就診量時間性分析

2018年醫院門診患者就診量在不同季節、不同月份、不同旬期的占比情況為：春季（20.78%）、夏季（25.60%）、秋季（26.72%）、冬季（26.91%）;1月（8.20%）、2月（5.70%）、3月（7.73%）、4月（7.35%）、5月（8.68%）、6月（8.30%）、7月（8.62%）、8月（9.34%）、9月（8.47%）、10月（8.91%）、11月（9.57%）、12月（9.04%）;上旬（12.92%），中旬（33.69%），下旬（53.39%）。以上數據反應2018年醫院門診患者夏季、秋季、冬季掛號量明顯高于春季門診掛號量，這與周迎等研究[2-4]情況一致，整體中下旬門診患者掛號量高于上旬患者掛號量。

2.4? 門診業務收費整體情況

醫院2018年門診業務收入整體情況如下：整體藥占比（27.11%），體檢患者占比16.72%，非體檢患者占比83.28%，非體檢患者藥占比（32.07%），體檢患者藥占比（0.08%）;非體檢患者中慢性病患者開藥金額占藥品總收入的55.33%，非體檢患者中離休/廳級干部/其他免費患者開藥金額占門診藥品總收入的11.30%。

2.5? 不同支付方式收費情況

2018年門診收費工作量占比人工收費明顯高于自助機業務量占比：其中自助機業務量占比1.33%，人工窗口收費占比98.67%，說明在目前院內門診患者仍然普遍選擇人工繳費方式，這也是造成門診掛號繳費排隊的可疑因素之一。

利用自助機設備進行掛號、繳費、查詢檢驗結果可有效緩解排隊壓力[5-6]，但目前院內自助機設備僅支持現金、銀行卡兩種支付方式，一定程度上限制了自助設備的使用效率。

3? 討論

3.1? 提高自助機服務使用率

對院內自助機功能進行優化調整，增配醫保卡讀卡模塊、實時對接醫院HIS系統、門戶網站預約掛號系統，實現身份證、醫保卡、一卡通、虛擬自助建卡，增加微信、支付寶支付掃碼支付、醫保卡線上支付模塊，拓寬門診患者支付渠道，同時增配導診人員引導門診患者自助辦卡繳費[7]，有效緩解門診掛號、收費窗口排隊壓力。

3.2? 根據門診就診季節時間性分析，優化資源配置

通過大數據分析對門診數據根據季節性變化、預約時間等多重因素分析并合理分配患者就診時間、合理調配收費工作人員時間;同時通過共享掛號資源提供院給院內醫生查閱，院內醫生、多點執業特聘專家可利用碎片化時間申請門診號源權限，為彈性時間、彈性地點的門診患者就醫問診[8-9]提供可能。

3.3? 互聯網醫院開發建設

互聯網醫院線上平臺建設（以下簡稱線上平臺），通過對接醫院HIS、LIS等信息化系統內，實現在微信公眾號、支付寶生活號中完成線上預約、線上問診（包含視頻問診、圖文問診）、線上微信/支付寶/醫保卡繳費功能、慢性病線上處方流轉、診間支付、線上線下賬務核對功能。

2018年9月11日，國家衛健委和國家中醫藥管理局印發《關于印發互聯網診療管理辦法（試行）等3個文件的通知》[10]，通知中指出“互聯網醫院可以為患者提供部分常見病、慢性病復診和家庭醫生的簽約服務”，為慢性病線上復診提供了政策指導依據。慢性病線上復診業務，對于診斷明確、病情穩定且需長期服藥的慢性病患者可線上開具藥品、常規化驗單等服務，能有效緩解門診慢性病患者排隊焦慮情緒、減輕門診收費人員工作量進一步優化門診就醫流程。

門診就醫流程優化是縮短患者就醫等待時間，改善門診患者就醫體驗、提升門診患者滿意度、提高醫院服務品質的必要手段[11-13]，網絡技術、大數據分析技術等信息技術作為門診流程優化的技術保障可有效改善門診患者在門診掛號、門診就診、診后結果查詢、慢病管理服務，真正實現“患者少跑腿，信息多跑腿”，提升門診患者的就醫獲得感與幸福指數。

[參考文獻]

[1]? 河南省人民政府辦公廳印發《河南省人民政府辦公廳關于促進“互聯網+醫療健康”發展的實施意見》[EB/OL].[2018-12-10].http：//www.henan.gov.cn/2018/12-10/725500.html.

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[13]? 郭麗莉，喬蓉，馮蕾，等.基于“互聯網+”的微信自助建卡系統建設與應用[J].中國數字醫學，2019（6）：34-36.

（收稿日期：2020-01-08）