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2015年中醫(yī)醫(yī)院基本現(xiàn)狀及服務(wù)效率評(píng)價(jià)研究

2018-01-11 00:11:21呂軼娟陶婉菊
現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2018年2期
關(guān)鍵詞:工作效率

呂軼娟++陶婉菊

摘要:根據(jù)中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù),使用主成分分析法,對(duì)2015年三十?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))中醫(yī)醫(yī)院的規(guī)模、人力資源、服務(wù)量、服務(wù)效率、醫(yī)生工作效率,進(jìn)行評(píng)價(jià)及橫向?qū)Ρ确治?。研究發(fā)現(xiàn),我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院的整體發(fā)展趨勢(shì)良好,各省的發(fā)展現(xiàn)狀各有特征,大部分省份綜合得分較低,仍應(yīng)注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加強(qiáng)人才引進(jìn),提高中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)效率,以促進(jìn)中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展。

關(guān)鍵詞:中醫(yī)醫(yī)院;基本現(xiàn)狀;工作效率;主成分分析

中圖分類號(hào):F24文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2018.02.039

黨的十八大以來(lái),黨中央國(guó)務(wù)院高度重視中醫(yī)藥事業(yè),中醫(yī)藥在我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中有著舉足輕重的作用。為研究我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院的發(fā)展現(xiàn)狀及工作效率,筆者根據(jù)中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù),以2015年三十省(直轄市、自治區(qū))中醫(yī)醫(yī)院的基本情況、人力資源情況、服務(wù)效率、醫(yī)生工作效率相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),使用主成分分析法,對(duì)各省中醫(yī)醫(yī)院的基本現(xiàn)狀及服務(wù)效率進(jìn)行了橫向分析及對(duì)比。

1我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展現(xiàn)狀

根據(jù)中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)可知,2015年,我國(guó)中醫(yī)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)總數(shù)46541,比上年增加2906,增長(zhǎng)率為6.66%;中醫(yī)類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位95.8萬(wàn),比2014年增加6.4萬(wàn);中醫(yī)藥衛(wèi)生人員58.0萬(wàn)人,比上年增長(zhǎng)6.4%。中醫(yī)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)總診療人次達(dá)9.1億人次,比2014年增加0.3億人次,增長(zhǎng)率為4.0%;出院人數(shù)2691.5萬(wàn)人,比上年增加1544萬(wàn)人,增長(zhǎng)率為6.1%。

22015年各省中醫(yī)醫(yī)院醫(yī)療資源及服務(wù)效率分析

2.1指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)國(guó)務(wù)院頒布的《中醫(yī)藥發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃綱要(2016—2030年)》,截至2014年,雖然我國(guó)中醫(yī)醫(yī)療機(jī)構(gòu)在規(guī)模、人力資源、診療人次方面均有所提高,但我國(guó)中醫(yī)藥醫(yī)療資源總量仍然不足,中醫(yī)藥高層次人才缺乏,服務(wù)能力薄弱,發(fā)展規(guī)模和水平還不能滿足人民群眾健康需求。國(guó)內(nèi)學(xué)者在對(duì)我國(guó)公立醫(yī)院、民營(yíng)醫(yī)院發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行描述分析時(shí),大多從醫(yī)院機(jī)構(gòu)數(shù)、病床數(shù)、從業(yè)人員人數(shù)、出院人次、病床工作日、病床使用率等方面進(jìn)行對(duì)比分析。為綜合評(píng)價(jià)我國(guó)各省中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展現(xiàn)狀及服務(wù)效率,筆者擬采取以下指標(biāo),從中醫(yī)醫(yī)院基本狀況、人力資源情況、醫(yī)療服務(wù)效率及醫(yī)生工作效率四個(gè)方面,對(duì)2015年各省中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

2.2研究方法

主成分分析是利用降維的思想,在損失很少信息的前提下,把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo),并計(jì)算各主成分得分和綜合得分的多元統(tǒng)計(jì)方法。筆者收集2015年我國(guó)30省代表中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展現(xiàn)狀及服務(wù)效率的12個(gè)指標(biāo),采用主成分分析法,對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)和橫向?qū)Ρ确治觥?/p>

2.2.1對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理及KMO、Bartlett'sTest球形檢驗(yàn)

首先,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

其次,進(jìn)行了KMO和Bartlett's Test圓形檢驗(yàn)。

KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是用于比較變量間簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)。一般認(rèn)為,KMO值大于0.6,適合做主成分分析。巴特利特球形檢驗(yàn)(Bartlett′s Test)是以變量的相關(guān)系數(shù)矩陣為出發(fā)點(diǎn),由SPSS檢驗(yàn)結(jié)果顯示Sig.<0.05(即p值<0.05)時(shí),說(shuō)明各變量間具有相關(guān)性,主成分分析有效。由表2可知,KMO值為0.77,大于0.6;巴特利特球形檢驗(yàn)的p值為零。根據(jù)KMO適度測(cè)定值規(guī)定和球形檢驗(yàn)理論,表明選取的指標(biāo)適合進(jìn)行主成分分析。

2.2.2提取主成分

由表3可知,前三個(gè)主成分方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到90.644%,且特征值均大于1,故這三個(gè)主成分基本保留了原12個(gè)指標(biāo)的信息,因此提取3個(gè)主成分具有合理性。

根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣(表4)可知,三個(gè)主成分的線性組合如下:

第一主成分F1=0102* X1+0131* X2+0129* X3+0131* X4+0129* X5+0131* X6+0126* X7+0129* X8+0058* X9-0023* X10-0021* X11+0021* X12

第二主成分F2=-0156* X1+0007 X2+0085* X3-0051* X4-0096* X5-0014* X6-0078* X7-0036* X8+0354* X9-0360* X10-0051* X11-0147* X12

第三主成分F3=-0244* X1-0036* X2-0002* X3+0055* X4+0038* X5+0068* X6+0126* X7-0043* X8+0337* X9+0114* X10+0717* X11+0434* X12

Zscore(X12)0.021-0.1470.434數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)SPSS20.0運(yùn)行結(jié)果而得。

主成分的經(jīng)濟(jì)意義由各線性組合中權(quán)數(shù)較大的幾個(gè)指標(biāo)的綜合意義來(lái)確定。第一主成分F1中, X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8的系數(shù)大于其他變量的系數(shù),所以第一主成分是X2(該省中醫(yī)院床位總數(shù))、X3(該省中醫(yī)院出院人次)、X4(中醫(yī)院衛(wèi)生技術(shù)人員總數(shù))、X5(中醫(yī)院執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師人數(shù))、X6(中醫(yī)院注冊(cè)護(hù)士人數(shù))、X7(中醫(yī)院藥師人數(shù))、X8(中醫(yī)院技師人數(shù))的綜合反映,體現(xiàn)中醫(yī)醫(yī)院總體基本現(xiàn)狀及人力資源情況。同理,第二主成分F2是X9(中醫(yī)院病床使用率)、X10(中醫(yī)院平均住院日)的綜合反映,體現(xiàn)中醫(yī)醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)效率。第三主成分F3是X1(該省中醫(yī)院總數(shù))、X11(中醫(yī)院醫(yī)師日均擔(dān)負(fù)診療人次)、X12(中醫(yī)院醫(yī)師日均擔(dān)負(fù)住院床日)的綜合反映,反映中醫(yī)醫(yī)院數(shù)及醫(yī)生工作效率。

2.2.3計(jì)算各成分得分及綜合得分endprint

通過(guò)計(jì)算可以看出,山西綜合得分最低,上海綜合得分最高。

2.3研究結(jié)果

從總體上看,雖然我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院的整體發(fā)展趨勢(shì)良好,但大部分省份綜合得分較低,仍應(yīng)注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加強(qiáng)人才引進(jìn),提高中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)效率及工作效率。根據(jù)我國(guó)2015年各省中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展現(xiàn)狀綜合得分,將30省分為三類。

第一類為綜合得分在低于零的省份。其中,山西、內(nèi)蒙古、海南、吉林、黑龍江綜合得分∈(-2.1,-1),說(shuō)明這些省份的中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展基本現(xiàn)狀及工作效率低于全國(guó)平均水平較多,但醫(yī)療服務(wù)效率高于平均值;甘肅、貴州在醫(yī)院基本現(xiàn)狀、人力資源情況、服務(wù)效率、醫(yī)生工作效率方面均有待提高;青海、寧夏應(yīng)分別注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加強(qiáng)人才引進(jìn);遼寧、河北需提高服務(wù)效率。

第二類為綜合得分在零左右的省份,包括新疆、江西。這兩省綜合得分分別為-0.03及0.06,說(shuō)明中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展基本現(xiàn)狀及工作效率與全國(guó)水平基本持平。從各主成分得分看,新疆省中醫(yī)醫(yī)院的醫(yī)生工作量高于全國(guó)平均值,江西的中醫(yī)醫(yī)院基本現(xiàn)狀、人力資源情況、醫(yī)生工作效率的得分較高。

第三類為綜合得分高于零的省份。其中,江蘇、浙江、廣東、上海、的綜合得分較高,均大于1,說(shuō)明中醫(yī)醫(yī)院的基本現(xiàn)狀及工作效率顯著高于全國(guó)平均水平;云南、福建、重慶、天津、北京雖然綜合得分大于零,但從各主成分得分看,基本現(xiàn)狀及人力資源情況低于全國(guó)水平,需加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、人才培養(yǎng);湖南、河南、山東、四川需加強(qiáng)醫(yī)療服務(wù)效率。

3對(duì)策建議

3.1加大財(cái)政投入,促進(jìn)中醫(yī)醫(yī)院基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高服務(wù)效率

雖然近年來(lái)財(cái)政對(duì)中醫(yī)醫(yī)院建設(shè)方面的投入不斷增大,但優(yōu)勢(shì)醫(yī)療資源依然緊缺,醫(yī)療服務(wù)效率仍需提高。財(cái)政應(yīng)重點(diǎn)加大對(duì)中醫(yī)醫(yī)院基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入,使其達(dá)到與城市規(guī)模、人口密集程度相對(duì)應(yīng)的資源配置標(biāo)準(zhǔn),滿足人民群眾的就醫(yī)需求;并投入相應(yīng)的專項(xiàng)資金,引進(jìn)大型先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備,夯實(shí)醫(yī)療服務(wù)的基礎(chǔ),提高醫(yī)療質(zhì)量;同時(shí),加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè),為衛(wèi)生技術(shù)人員提供學(xué)歷提升及進(jìn)修基金,不斷提高自身業(yè)務(wù)水平。

3.2優(yōu)化衛(wèi)生人力資源配置,提升中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)能力和醫(yī)療質(zhì)量

衛(wèi)生人力資源是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)衛(wèi)生系統(tǒng)的重要組成部分,是反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)衛(wèi)生服務(wù)水平的重要標(biāo)志。我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院衛(wèi)生技術(shù)人員的配置主要面臨兩個(gè)問(wèn)題,一是衛(wèi)生技術(shù)人員人數(shù)上的欠缺,會(huì)對(duì)人民群眾的就醫(yī)資源及中醫(yī)醫(yī)院的綜合服務(wù)能力產(chǎn)生限制;二是衛(wèi)生技術(shù)人員的學(xué)歷提升及繼續(xù)教育方面的困境,會(huì)對(duì)中醫(yī)醫(yī)院的醫(yī)療質(zhì)量產(chǎn)生一定程度的影響。因此,加強(qiáng)中醫(yī)醫(yī)院人才隊(duì)伍建設(shè)、建立健全中醫(yī)醫(yī)院人才引進(jìn)制度、建立合理的薪酬和激勵(lì)機(jī)制將對(duì)中醫(yī)醫(yī)院整體發(fā)展起到舉足輕重的作用。

參考文獻(xiàn)

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