基于TOPSIS法和RSR法的長春市某區基層醫療衛生服務質量評價

馬天嬌 李晶華 張 莉 張瑞潔 張 倩

吉林大學公共衛生學院，長春，130021

基層醫務人員為居民提供基本公共衛生、康復保健、基本醫療等服務，是建立分級診療、完善家庭醫生簽約服務的核心。目前，基層醫療衛生服務質量評價側重于衛生主管部門標準、患者評價[1-2]，較少從醫務人員角度進行探討。醫務人員作為醫療服務的提供者，直接參與醫療服務，與患者接觸后的主觀感知體驗使其能更加客觀、準確地評價基層醫療衛生服務質量。本研究以基層醫療衛生服務機構的醫務人員為對象，調查他們對基層醫療衛生服務質量的評價，并運用TOPSIS法和RSR法進行綜合評價與分析，尋求適用于基層醫療衛生服務質量的評價方法，從新的視角為提升基層醫療衛生服務質量提出合理建議。

1 資料來源與方法

1.1 研究對象

根據家庭醫生簽約服務開展情況，于2018年1-4月采用立意抽樣方法，抽取長春市某區11家基層醫療衛生機構，其中包括9家社區衛生服務中心(A-I)，2家鄉鎮衛生院(J、K)，對調查當日所有在崗醫務人員(臨床、護理、公共衛生)進行問卷調查。共發放問卷360 份，回收有效問卷326份，問卷有效回收率為90.56% 。

1.2 研究方法

在參考Johns Hopkins大學開發的基層醫療質量評價工具-供方版(Primary Care Assessment Tools-Provider Survey，PCAT-PS)及相關研究的基礎上[3-4]，選取能夠從提供者角度較客觀地評價基層醫療服務質量的8個評價指標，分別為：首診(X1)、連續性(X2)、協調性(轉診)(X3)、協調性(信息)(X4)、綜合性(可及)(X5)、綜合性(提供)(X6)、以病人為中心(X7)和面向社區(X8)，見表1。

表1 PCAT-PS各指標指含義及條目數

1.3 統計學方法

通過 Epidta3.1進行數據錄入，運用Excel2016進行TOPSIS 法綜合評價，并對評價得分按照RSR法進行分檔。采用 SPSS 20.0進行線性回歸分析，以P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 TOPSIS法分析結果

2.1.1 數據的同趨化處理及歸一化處理。本研究采用Likert 5點評分法，“非常不符合”、“不符合”、“一般”、“符合”和“非常符合”分別記為1-5分。各條目得分相加取均值后構成每項指標的數值，高優指標是數值越高越好的指標，低優指標是數值越低越好的指標，本研究選取的8項指標皆為高優指標，故省略指標轉換步驟，列出歸一化矩陣，見表2。

表2 長春市某區各機構基層醫療衛生服務質量指標情況

2.1.2 最優值和最劣值。從表2歸一化矩陣得到最優值Z+和最劣值Z-，分別為：

Z+=(3.81，3.89，4.22，4.18，4.06，4.03，4.27，4.19)；

Z-=(3.12，3.32，3.75，3.76，3.62，3.47，3.69，3.43)。

2.2 RSR法分析結果

采用根據TOPSIS 法計算所得Ci值代替 RSR值，依照 RSR(Ci)從小到大排序，得到向下累計頻率，再查找與之對應的概率單位Probit的值，見表4。

表3 長春市某區各機構基層醫療衛生服務質量TOPSIS綜合評價結果及排序

表4 長春市某區各機構基層醫療衛生服務質量RSR分布

注：*按1-1/4n計算。

計算回歸方程與分檔。根據 RSR 分檔法的相關原理，以RSR(Ci) 為因變量，Probit 為自變量，計算回歸方程: RSR(Ci)=-0.649+0.227Probit( F = 530.862，P<0.001) ，且R2= 0.983，說明所求的方程具有統計學意義，擬合程度較高。

結合最佳分檔原則和合理分檔數，將醫務人員對醫療衛生服務質量評價情況進行分檔。結果顯示，基于概率單位(Probit) 的常用分組，該市11家社區衛生服務機構基本醫療服務質量情況可分為差、中、優 3 檔。其中K為差檔( Probit<4) ，A、B、C、D、E、F、G、I為中檔( 4 ≤Probit < 6) ，J、H為優檔( Probit>6) 。見表5。

表5 各機構基本醫療服務質量供方評價分檔排序

3 討論

3.1 TOPSIS法和RSR法結合可以較好地評價基層醫療衛生服務質量

TOPSIS法和RSR法作為綜合評價方法，在醫療質量評價中均有廣泛應用，兩種方法結合評價基層醫療衛生服務質量能夠得到較好的結果。TOPSIS法較為靈活且對數據分布、樣本量沒有嚴格限制，可以有效地評估指標和排序，充分利用原始數據的信息，可是無法說明評價結果之間的差異性，并且無法對結果進一步分檔評價。雖然RSR法可以彌補TOPSIS 法無法分檔評價的不足，但RSR法在編秩轉化過程中可能會導致信息缺失。因此，本研究綜合兩種評價方法，將 TOPSIS的Ci值替代 RSR值，有效避免了信息缺失的情況，并實現了評價結果的分檔排序[5]。結果表明，TOPSIS法與RSR法結合使用能夠優勢互補，既可以使結果量化，又能對結果進行合理的排序分檔，對評價基層醫療衛生服務質量具備較好的操作性與適用性。許敏銳等也采用TOPSIS法與RSR法綜合評價基層醫療衛生服務質量，并得到了較好的驗證效果[6]。因此，建議推廣TOPSIS法與RSR法相結合，綜合評價基層醫療衛生服務質量，科學有效地分析基層醫療服務開展中存在的不足與問題，有針對性地制定改進措施，優化基層醫療衛生機構的考核評價指標體系，切實提高基層醫療衛生服務質量。

3.2 各基層醫療衛生機構之間醫療服務質量存在差異

根據TOPSIS法和RSR法綜合分析，發現城市社區衛生服務中心比鄉鎮衛生院的基層醫療衛生服務質量略好，各個城市社區衛生服務中心的醫療衛生服務質量存在一定差異。TOPSIS法中排名最好的H社區Ci值為0.9105， 排名最差的K社區Ci值為0.1634。RSR法分檔結果顯示，J、H社區屬于優檔，K社區屬于差檔。K社區是鄉鎮衛生院，在兩種評價方法中都得分較低，究其原因可能是該地區經濟發展水平比較落后，經濟基礎薄弱，并且人口基數大，人均數相對較少，社區衛生服務中心均等化水平較低，影響了基層醫務人員對醫療衛生服務質量的評價[7]。而H社區為政府舉辦，在財政投入、規模、技術效率等方面，與醫院舉辦和個人舉辦的社區衛生服務中心相比具有一定優勢，有效促進了基層醫療衛生服務的提供，從而影響其醫療衛生服務質量。王競等在調查長春市某區患者感知服務質量評價時，也得到相應結論[8]。建議從基層醫療衛生機構的規模、舉辦主體、管理體制等方面出發，制度設計上注重對鄉鎮衛生院的扶持政策和資源投入，內部管理方面實施有效的激勵改善醫務人員服務行為，保證基本醫療服務項目的均衡開展[9]。

3.3 基層醫療衛生服務首診和連續性指標數值有待提升

本次醫務人員評價基層醫療衛生服務質量調查中，首診、連續性兩項指標數值低于其他指標，需要進一步提升。首診指標主要包含使用和可及兩方面，醫務人員對上門服務、夜間服務和電話咨詢的評價得分較低，原因可能是基本醫療服務機構數量雖然不斷增長，但社區醫療機構衛生人力資源配備不足，專業人員數量少，難以滿足居民需求，并且醫務人員簽約量較大、工作任務繁重，存在身兼數職的現象[10-11]，這些都會影響基層醫務人員在首診的使用和可及方面服務的提供。而調查結果顯示連續性指標偏低的結果，與屈偉調查的成都市基層醫療衛生機構轉診情況相同[12]。雖然家庭醫生簽約制度正在逐步開展，但有效簽約率不高，居民每次就診時接診的一般不是同一個醫生，醫生對居民的病情、生活、人際關系缺乏了解，難以明確居民的主要健康問題，導致簽約醫生與居民就醫行為分隔開來的現象。建議規范醫聯體開展流程、優化醫療保險基層首診就醫報銷比例、合理分配基層醫務人員的工作量，以此提升基層醫療衛生服務首診和連續性指標。