TOPSIS 法結(jié)合秩和比法在孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

楊方娜，李 勇

中國(guó)藥科大學(xué)國(guó)際醫(yī)藥商學(xué)院，江蘇211198

中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒顯示，2018 年我國(guó)孕產(chǎn)婦死亡率為18.3/10 萬(wàn)，其中城市為15.5/10 萬(wàn)，農(nóng)村為19.9/10 萬(wàn)，孕產(chǎn)婦健康水平的提高直接影響整個(gè)人群的健康水平[1]。孕產(chǎn)婦保健服務(wù)及管理工作是維護(hù)孕產(chǎn)婦身心健康的重要策略措施。孕產(chǎn)婦死亡率、建卡率、系統(tǒng)管理率、產(chǎn)前檢查率、產(chǎn)后訪視率、住院分娩率等是目前評(píng)價(jià)我國(guó)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量的主要指標(biāo)。TOPSIS（technique for order preference by similarity to ideal solution）法和秩和比（rank sum ratio，RSR）法是常用的綜合評(píng)價(jià)方法，TOPSIS 法可以消除不同量綱影響，其對(duì)樣本量、指標(biāo)及數(shù)據(jù)分布無(wú)特殊要求和限制[2],但評(píng)價(jià)結(jié)果容易受異常值影響[3]，不能對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分檔；RSR 法以非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析為基礎(chǔ)，對(duì)指標(biāo)離群值不敏感，但會(huì)造成原始數(shù)據(jù)信息損失[4]。為避免單一方法的局限性，本研究將兩種方法結(jié)合對(duì)我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)2018 年孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以期為政府及衛(wèi)生行政部門制定政策提供科學(xué)參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源 通過(guò)《2019 中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》[1]獲取我國(guó)2018 年孕產(chǎn)婦保健資料，選取其中與孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量相關(guān)的6 項(xiàng)指標(biāo)，即孕產(chǎn)婦死亡率(1/10 萬(wàn))、建卡率、系統(tǒng)管理率、產(chǎn)前檢查率、產(chǎn)后訪視率、住院分娩率。

1.2 研究方法 TOPSIS 法是系統(tǒng)工程中有限方案多目標(biāo)決策分析的一種綜合評(píng)價(jià)方法，基本思路是基于歸一化的原始數(shù)據(jù)矩陣，找出有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案，然后通過(guò)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案之間的距離，求出評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案之間的接近程度作為綜合評(píng)價(jià)的依據(jù)[5]。而RSR 法是利用秩和比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的系列方法，其基本思想是在一個(gè)n行m列矩陣中通過(guò)秩轉(zhuǎn)換獲得無(wú)量綱統(tǒng)計(jì)量RSR，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用參數(shù)分析方法研究RSR 分布；用RSR 值對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣直接排序、分檔排序或者比較RSR 置信區(qū)間[6]。具體計(jì)算過(guò)程借助Excel和SPSS 軟件完成。

2 結(jié)果

2.1 2018 年我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作的情況（見(jiàn)表1）

表1 2018 年我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作評(píng)價(jià)結(jié)果[1]

2.2 2018 年我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作的TOPSIS 法 和RSR 法 綜 合 評(píng) 價(jià)

2.2.1 指標(biāo)同趨勢(shì)化及歸一化處理 利用倒數(shù)法將低優(yōu)指標(biāo)(孕產(chǎn)婦死亡率)轉(zhuǎn)換為高優(yōu)指標(biāo)，即同趨勢(shì)化，并對(duì)同趨勢(shì)化后的指標(biāo)按公式進(jìn)行歸一化，保證將所有指標(biāo)限制在0～1。歸一化公式如下：

式 中，Xij為 第i個(gè) 目 標(biāo) 的 第j個(gè) 指 標(biāo) 的 值；ɑij為 歸一化后的指標(biāo)。

按Ci大小排序，Ci值越大，評(píng)價(jià)結(jié)果越優(yōu)。結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 2018 年我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作的Di+、Di?、Ci值及Ci排序

2.2.3 結(jié)合RSR 法對(duì)TOPSIS 排序結(jié)果分檔 根據(jù)RSR 法最佳分檔要求，擬將全國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量分為優(yōu)、良、中、差4 個(gè)等級(jí)，分檔等級(jí)越高表示效應(yīng)越好。利用SPSSAU 在線分析軟件，通過(guò)整次法計(jì)算RSR 值，進(jìn)而得到RSR 排名；隨后進(jìn)行RSR 分布表格計(jì)算，得到RSR 分布值后計(jì)算Probit值；以RSR 分布值作為自變量，Probit 值作為因變量，進(jìn)行線性回歸得出每個(gè)RSR 值的模型擬合值，再根據(jù)Probit 臨界值代入回歸模型計(jì)算得到RSR 擬合值（RSRi)；通過(guò)RSR 擬合以及RSRi 進(jìn)行區(qū)間比較，進(jìn)而得到分檔等級(jí)水平。結(jié)果見(jiàn)表3、表4。方差分析顯示各檔差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（F=89.00，P<0.001）。

表4 2018 年我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量分檔

（續(xù)表）

3 討論

本研究采用TOPSIS 法和RSR 法，選取反映孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量的6 項(xiàng)指標(biāo)對(duì)2018 年我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，分析結(jié)果顯示：天津、上海和浙江3 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量評(píng)為“優(yōu)”，北京、內(nèi)蒙古、遼寧、江蘇、福建、江西、山東、湖北、湖南、廣西、廣東、陜西、寧夏13 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量評(píng)為“良”，河南、西藏2 個(gè)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量評(píng)為“差”，其余省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量評(píng)為“中”。綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況較吻合。西藏、河南孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量在全國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)相對(duì)較低，沿海發(fā)達(dá)省級(jí)行政區(qū)孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量相對(duì)較高。2018 年我國(guó)西藏建卡率、系統(tǒng)管理率、產(chǎn)前檢查率、產(chǎn)后訪視率、住院分娩率分別為64.6%、54.4%、77.0%、68.9%、90.7%，在我國(guó)處于較低水平；孕產(chǎn)婦死亡率為56.5/10 萬(wàn)，在我國(guó)處于較高水平。上海建卡率、系統(tǒng)管理率、產(chǎn)前檢查率、產(chǎn)后訪視率、住院分娩率分別為98.3%、96.2%、97.9%、97.8%、100.0%，居全國(guó)最前列；產(chǎn)婦死亡率為1.4/10 萬(wàn)[1]，在我國(guó)處于較低水平。為了縮小地區(qū)差異，提升孕產(chǎn)婦保健工作質(zhì)量，一方面，婦幼保健機(jī)構(gòu)應(yīng)加快提升綜合實(shí)力，規(guī)范自身發(fā)展[7]；另一方面，政府需重點(diǎn)扶持西部等地區(qū)，通過(guò)加大西部等地區(qū)孕產(chǎn)婦衛(wèi)生資金投入、加強(qiáng)婦幼衛(wèi)生服務(wù)體系建設(shè)、增強(qiáng)群眾的孕產(chǎn)婦保健服務(wù)意識(shí)等，提高人們對(duì)孕產(chǎn)保健的重視程度，以降低西藏等地區(qū)孕產(chǎn)婦死亡率[8]。