基于熵權改良TOPSIS法的結核病管理信息系統資料錄入完整性綜合評價

灌南縣疾病預防控制中心(222500)

封永昌 房維高 駱愛萍 周云飛

基于熵權改良TOPSIS法的結核病管理信息系統資料錄入完整性綜合評價

灌南縣疾病預防控制中心(222500)

封永昌 房維高 駱愛萍 周云飛

結核病防制管理工作具有多系統和多層次的特殊性，其管理信息的利用，很大程度上依賴于信息資料錄入的及時與完整。在全國結核病管理信息系統平臺上，各種有關信息每月都在更新，及時對各地信息資料錄入完整性進行綜合評價，可為衛生決策提供支持。熵權改良TOPSIS法是應用熵權法確定評價指標權重，再通過改良TOPSIS法確定評價對象的優劣排序。其中的熵權法作為一種客觀賦權法，已有廣泛應用[1-3]，但在結核病防制管理方面應用甚少。現以2014年10月份的全國各地結核病管理信息系統資料錄入完整性評價數據[4]為例進行分析，報告如下。

資料與方法

1.資料來源與指標選擇 數據資料來源于中國結核網(http://www.chinatb.org/yqjk/JCSJZLPJ/)，從結核病患者傳報卡信息、隨訪涂陽患者治療陰轉信息以及轉歸信息的錄入完整性兩方面，篩選評價指標：(1)傳報卡信息的質量評價，選用：傳報卡到位但未建立病案率(X1)、傳報卡無追蹤信息比率(X2)；(2)網絡錄入患者隨訪信息質量評價，對登記涂陽患者痰檢未查或未錄入情況選用：登記涂陽患者治療滿2月未錄或未查率(X3)、2月陽性治療滿3月未錄或未查率(X4)；對涂陽患者療程結束時信息漏填情況選用：網絡錄入結案人數中實際治療管理方式未填率(X5)、系統管理方式未填率(X6)、無轉歸結果比率(X7)。上述7個指標均為低優的百分率指標，每個月的數據都在更新，2014年10月份的原始數據見表1(為節約篇幅，此處僅顯示前6地區數據，全部地區數據參見文獻[4])。

*：此表略去后26省份/地區數據。

2.方法

結 果

1.結核病管理信息系統資料錄入完整性評價的各指標熵值ei、差異系數dj及熵權hj的結果，見表2。可見評價指標中以X4、X6的熵權較大，表示相應的“缺失”值在各評價對象間懸殊比較嚴重，需要加大關注力度；X7、X2等指標熵權相對較小，表示“缺失”值在各評價對象間差異相對較小；權重向量中沒有接近于0的情況，極值之間差距不足1.6倍，表明指標體系中無多余指標，指標選擇較為恰當，指標體系符合研究目的。

討 論

綜合評價的目的是希望能對若干評價對象按一定意義進行排序，以確定其優劣位次與彼此距離，從中挑出最優或最劣對象。對于每一個評價對象，通過綜合評價和比較，可以找到自身的差距，便于及時采取措施進行改進。由于每個評價指標都是從不同側面刻畫評價對象所具有的某種特征，這些相互聯系的指標應能夠綜合反映出評價對象各個方面的情況。對于某種評價目標來說，評價指標的選擇及其權重確定的合理與否，關系到綜合評價結果的可信程度。本文在給定樣本和評價指標的情況下，利用信息熵理論確定指標熵權向量，借以反映各指標在競爭意義上的相對激烈程度與評價效用，使評價結果更具有客觀性、科學性和適用性，避免個人主觀因素的影響。

TOPSIS法原理簡潔直觀，結構合理可靠，對樣本資料無特殊要求等優點,有著廣泛應用。王一任博士提出的改良TOPSIS法整合了數據陣同趨勢化和歸一化過程，重定義“最優方案”和“最劣方案”以及歐氏距離計算等，具有強保序性和比傳統法更靈敏等優點[5]。通過查看原始數據不難看出，本次綜合評價結果顯示資料錄入完整性較差的評價單位如天津、青海、西藏、兵團等，在7個評價指標中有5個以上指標“缺失率”高出全國水平2倍。而資料錄入完整性較好的湖北、吉林、江西、陜西等評價單位，各指標均低于或遠低于全國水平，表明該法評價結果與實際情況相符，解釋性較好。對C值的描述還發現，大多數評價單位的水平較為接近，特別是前50%的評價單位有良好的聚集性，應給予肯定；而排名居后的8個評價對象離散差距較大，需要加強督導與關注。當然，該法評價及結果描述只是從統計學角度提供了一個參考，最后結果的發布還需要根據專業知識與實際需要確定。需要注意的是，TOPSIS法在具體應用時易受離散程度大的指標中異常值的影響，而使結果不穩定[6]。

本文首次將熵權法與改良TOPSIS法結合，利用Excel軟件環境建模的優勢，實現結核病防治管理信息錄入完整性的綜合評價，并可用于不同月份的連續動態評價，是一種積極的探索性應用。必須指出的是：(1)熵權改良TOPSIS法可以充分地利用指標體系的信息，但隨著資料錄入及時性與完整性的不斷提高，當指標體系中某項指標變得不特別重要，但其內部差異明顯時，可能導致其權重偏大，甚至可能出現某指標權重與其實際重要程度相悖的情況[7]。(2)由于本文中所選評價指標均屬于相對數指標，有些指標如X4等會由于分母較小而不穩定，并隨著后期錄入工作質量的不斷提高而加劇，甚至出現熵權向量畸變。(3)本文所選指標的熵值均接近于1，容易造成熵權出現較大誤差的情況[8]。因此，可考慮通過修正計算方法控制熵值和熵權的變異[8]，或通過與主觀賦權進行組合，或必要時對評價指標體系作適當調整等方法，實現評價模型的改進。

[1]楊金,王燕麗,朱琳.基于熵權的灰色關聯理想解法在地方病機構衛生資源綜合評價中的應用.中國衛生統計,2014,31(1):134-136.

[2]許建強,李望晨,王成磊,等.基于組合熵權灰色關聯分析的醫療質量綜合評價.中國衛生統計,2013,30(2):247-248.

[3]李秋燕,李睿,劉利軍,等.基于熵權的灰色綜合評判法在醫療質量評價中的應用.中國衛生統計,2013,30(3):406-407.

[4]中國疾病預防控制中心結核病預防控制中心.結核病管理信息系統資料錄入完整性評價(2014年10月9日實時統計).http://www.chinatb.org/yqjk/JCSJZLPJ/201410/t20141021_105550.htm.2014-10-21.

[5]王一任,任力鋒,陳麗文,等.一種新的改良TOPSIS法及其醫學應用.中南大學學報(醫學版),2013,38(2):196-201.

[6]孫振球.醫學綜合評價方法及其應用.北京:化學工業出版社,2006:53-56.

[7]杜挺,謝賢健,梁海艷,等.基于熵權TOPSIS和GIS的重慶市縣域經濟綜合評價及空間分析.經濟地理2014,34(6):40-47.

[8]張近東,任杰.熵理論中熵及熵權計算式的不足與修正.統計與信息論壇,2011,26(1):3-5.

(責任編輯：鄧 妍)