门诊诊疗人次（精选4篇）
门诊诊疗人次 篇1
门诊诊疗人次和住院人数是衡量医院工作的重要数量指标, 它关系到医院发展的量化管理目标。预测是根据医院历年来的发展变化规律, 预计未来发展趋势的活动, 预测是医院制定各种工作计划的基础, 也是实行目标量化管理的依据。正确的预测, 有助于领导者做出正确合理的决策, 从而对医院医疗资源进行合理分配和调整, 提高医疗服务质量。本研究对我院2004-2013年十年来的门诊人次和住院人数进行统计分析, 预测2014年我院的门诊人次和住院数量, 分析其变化趋势, 为领导提供理论依据, 以便领导者更好地对医院进行规划管理。
一、资料与方法
(一) 一般资料
本研究全部资料来源于我院2004-2013年医院工作报表。具体数据见表1。从数据可以发现, 我院近十年来诊疗人次除2010年和2011年有较小幅度的下降外, 基本呈现上升趋势, 从2004年到2013年诊疗人数累计增长112937人;住院人数则一直保持较为稳定的上涨趋势, 从2004年到2013年住院人数累计增长11818人。本数据真实、准确、可靠。
单位:千人
(二) 方法
本研究采取统计学软件SPSS19.0分析和处理上述汇总数据, 使用时间数列水平指标平均增长量和直线回归方程进行估计。预测2014年我院诊疗人次和住院人数。
二、结果
从2004年至2013年我院的诊疗人次和住院人数的变化情况来看, 大致都呈直线上升趋势, 可用回归直线法求y与t的回归直线方程。Y=a+bt。
使用统计学软件SPSS19.0对门诊及住院数据进行分析处理, 点击分析中的回归线性, 因变量为诊疗人次, 自变量为年份。
第一, 得出诊疗人次回归直线结果 (见表2、表3、表4) :
a.预测变量:年份 (常量) ;b.因变量:诊疗人次。
a.因变量:诊疗人次。
通过以上数据分析, 可得出诊疗人次回归直线方程:
直线回归的假设验证:
F=87.146, P=0.000, P<0.01, 有显著的线性关系。
第二, 得出住院人数回归直线结果 (见表5、表6、表7) :
a.预测变量:年份 (常量) ;b.因变量:住院人数。
a.因变量:门诊人次。
通过以上数据分析, 可得出住院人数回归直线方程:
直线回归的假设检验:
F=41.257, P=0.000, P<0.01, 有显著的线性关系。
设95%可信区间, 预测区间公式为:
自由度为:10-2=8, 当自由度为8时, 查看t分布数值表, 得出t0.05=2.306;Sy是参与标准差, 其计算公式为:Sy= (残余离均差平方和/自由度) 1/2。
根据以上分析研究, 可以预测诊疗人次:
所以我院2014年诊疗人次预测数为 (单位:千人) :
95%可信区间为:
即 (234.676, 314.574) 之间。
用上述计算方式对我院2014年住院人数进行预测, 预测值为:23.872 (单位:千人) , 95%可信区间为 (20.312, 25.675) 。
三、讨论
从表1来看, 2004年至2013年我院门诊诊疗人次和住院人数呈逐年增长趋势, 主要是由于近十年来, 我院重视对医疗人才的培养, 积极引进了新的技术和医疗设备, 从整体提高了医疗服务质量, 使得来我院就诊的患者越来越多, 住院人数也逐年增加, 我院不断扩大医院规模, 通过增加床位和增加专家门诊的方式, 解决患者住院难的问题。为了进一步提高医疗服务质量, 对诊疗人次和住院人数进行预测是很有必要的。统计预测是现代医院管理活动的一种科学手段和方法, 是医院制定规划的重要依据。
对医院的门诊诊疗人次和住院人数进行预测, 可以为管理者的规划管理提供一定的理论依据, 对决策起着重要的影响作用。通过对变动趋势进行分析, 可以得到医院未来业务量的预测数据, 便于医院合理安排门诊以及医生的工作量, 还有合理安排床位数, 从而为患者提供更优质的服务。
预测不是指利用样本统计指标对总体参数进行推断, 也不是单纯地检验假设, 而是从历年来的数据信息来推断未来的数据。预测具有实用性, 它是统计学理论在实际中的应用, 但既然是预测, 必然存在一定的误差, 无法保证百分之百正确。可以通过不同的概率估计计算区间预测, 提高区间预测的置信度, 参考置信空间的预测结果, 更符合实际情况, 预测更具有准确性, 使得具体的管理决策工作能够在一定范围内进行适当变动。
应用本研究所建立的数学模型进行预测, 需要具备一定的前提条件, 那就是医院门诊病房工作量影响因素相对稳定, 只有在这样的前提条件下, 预测出来的数据才具备相对准确性。如果门诊病房工作量影响因素发生较大的变化, 就要对历年来的数据特征重新进行分析, 然后建立新的数学模型对数据进行预测。
通过对我院十年来门诊诊疗人次和住院人数汇总数据进行分析, 可以发现, 我院门诊人次和住院人数呈现逐年上升趋势。在医疗改革新形势下, 我国对公立医院的改革进一步深化, 也逐渐加强基层医疗机构的建设, 医疗市场的竞争日益激烈。医院必须继续保持现有的发展趋势, 并不断地改进现有的管理和措施, 提高医院工作效率, 进一步提高医疗技术水平和服务质量, 才能促进医院的平稳快速发展。
通过对我院2014年门诊诊疗人次和住院人数进行预测, 得到的预测数据可以为医院领导者决策提供依据, 医院领导的决策正确与否, 直接决定医院医疗事业能否可持续发展, 也关系着医院的医疗服务能否发挥出最佳效益和最高效率, 只有决策正确合理, 才能使医院在竞争中立于不败之地。合理有效的预测, 有助于领导者更加高效合理的对医院财力、物力和人力进行调整和分配, 保证医务人员的搭配充足, 提高病床周转次数以及病床使用率。利用预测结果, 尽早地做好工作计划, 妥善地进行安排, 从而更加充分有效合理地利用资源, 最大限度地发挥出医疗效益, 解决目前普遍存在的看病难这个突出问题, 为人们提供更优质的医疗服务。
参考文献
[1]沈宁, 段司凤, 阮文宁等.“十二五”期间门诊人次和住院人数的预测[J].中国病案, 2011, (12) .
[2]杜来娣.我院门诊人次与入院人数的统计预测及相关分析[J].医学信息 (下旬刊) , 2013, (26) .
[3]方红.某院门诊人数与住院人数的预测及相关分析[J].中国医院统计, 2011, (18) .
门诊诊疗人次 篇2
一、资料来源
本文资料来源于南浔区某二级医院2004-2013年门诊人次的统计报表, 见表1。
二、预测方法
根据表1的数据, 以时间作为X轴, 门诊人次为Y轴, 在直角坐标系中作散点图, 见图1。
由图1可见, 随着时间的推移, 门诊人次在增长, 门诊人次Y与时间X呈线性关系, 故用最小平方法建立回归模型。
三、结果与分析
(一) 建立直线回归模型
利用表2的数据求得参数b=2.00, a=4.54。得回归方程为
(二) 用t对回归系数的显著性进行检验
则p<0.05, 说明回归系数b有统计学的意义, X与Y线性相关。
3.3对门诊人次进行点预测和区间预测
当X=11, 12, 13, 14, 15时, 分别对2014年, 2015年, 2016年, 2017年, 2018年门诊人次进行点预测, 由于点预测会存在误差, 会随着a的波动而改变, 而a的波动大小可用其标准差Sa来衡量, , 预测范围由求得, 见表3。
四、讨论
建立线性模型, 利用最小平方法进行计算预测是一种比较常见的方法, 还可用来预测住院人次, 它的原理是:使直线上各估计值与观察值Y之间的平方和∑ (-) 2为最小。
近年来, 该院门诊人次不断上升, 主要原因为:南浔区城镇建设规模越来越大, 特别是高铁建成通车后, 交通更为便利。南浔区与上海邻近, 南连嘉兴, 北濒太湖, 东接江苏省苏州市吴江区, 现已成为外来务工人员密集地, 随着经济的不断发展, 南浔区各二级医院更新改造了医院的硬件设施设备。以上述医院为例, 自2007年来, 医院改扩建了门诊及住院病房大楼, 门诊大厅环境优雅, 各科室设置分布合理, 就诊条件舒适, 拥有了本地区最先进的辅助检查设备仪器, 还是湖州市唯一一家拥有四维彩超设备的医院, 这也促使了门诊量的明显快速增长。同时该院作为一家与杭州浙一医院保持了多年协作关系的综合性医院, 技术力量雄厚, 医疗及护理水平不断提高, 满足了人们日益增长的医疗服务需求, 为该院带来了良好的经济效益与社会效益。
这十年来, 虽然该院门诊量节节攀升, 但仔细分析会发现, 在2007年、2008年刚刚进行了改扩建后, 由于门诊硬件设施设备全面改观, 上升幅度最大, 达20%-35%, 而2006年以前, 以及从2009年后开始, 门诊人次的上升幅度已趋缓, 基本在10%左右, 这就意味着医院要长久发展, 不仅仅在于加大投资, 促进硬件建设, 而且要加强技术力量, 提高医务人员业务素质和服务质量着手, 做到真正为病人服务, 为病患解除痛苦, 充分发挥资源效益的内涵。
随着医疗改革的不断深化, 南浔区各家二级医院药品实施零差率销售, 医院在取消药品销售利润的同时, 按规定调高了医疗服务的价格。该院为配合医改还出台相关办法, 考核各个科室的门诊均次费用, 费用降低有奖励, 上升则要扣奖, 另外每个月还会发放群众满意度考核表, 要求病人对医务工作者进行满意度测评, 病人反映的问题都要求及时整改, 同时还加大了奖惩力度, 满意度测评在95%以上有所奖励, 低于90%则要扣奖。因此, 该院自医改以来, 2013年的门诊量已达到24.49万人次, 同比增加9.31%, 医院门诊收入增加了4.37%, 门诊均次费用119.50元, 同比下降5.17%。
我们通过建立线性回归模型预测该院未来几年的门诊人次, 将有利于该院的管理规划, 促使医院稳步健康地发展, 同时通过预测门诊收入, 合理控制并降低门诊均次费用, 提升医院服务水平和技能, 使老百姓得到实惠, 这不仅有效缓解了群众看病难、看病贵问题, 有力保障了人民群众的健康权益, 更是促进了社会和谐, 促进了医疗卫生事业的协调发展。
参考文献
[1]徐艳莉, 王黎.用最小二乘法预测医院住院人数[J].中国医院统计, 2008, (3) .
门诊诊疗人次 篇3
实际工作中我们发现门诊量随着季节变化出现有规律的波动, 鉴于门诊工作在医院管理中的重要性, 科学预测门诊量提高预见性和主动性十分必要, 本文拟用趋势季节模型预测法, 根据荆州市中医医院2006-2013年门诊资料, 对下一年度的门诊工作进行预测, 便于为医院决策者制定门诊工作计划提供科学依据。
1 运用趋势季节模型预测法预测荆州市中医医院下一年度的门诊工作
1.1趋势季节模型预测法要同时兼顾趋势性和季节性的影响, 在进行月 (或季) 指标值直接预测时应用, 其预测模型为
公式中yc为趋势值, st为季节指数 (用趋势剔除法中除的方法求得) 。
1.2以季度序号t为自变量, 门诊人次y为因变量, 根据最小二乘法求直线回归方程, 得a=2.714304, b=0.110026, 直线回归方程为:
趋势值及季节指数见表1。
1.3将2006-2013年第1~4季度的各季的季节指数取平均值, 得调整季节指数。
计算见表2。
1.4模型预测。
应用已求得的直线回归方程, 求2014年第1~4季度的趋势值, 列于表3第 (4) 栏, 根据2006-2013年荆州市中医医院门诊人次各季调整季节指数, 计算出2014年第1~4季度的调整季节指数, 列于表3第 (5) 栏。最后, 依据预测模型Xt=yc×st, 计算出2014年第1~4季度荆州市中医医院门诊人次的预测值, 列于表3第 (6) 栏。
2 结论
2.1 方法的选择
考虑到门诊量易受季节变动影响, 所以针对性地采取趋势季节模型进行预测。通过对时间序列各季变动的分析, 消除了长期趋势变动和周期变动以及不规则随机变动的影响。2014年全年预测值为26.0813万人次, 实际值为26.9638万人次, 相对误差为3.38%。说明该方法简单有效、预测性能良好, 宜在基层医院推广使用。
2.2 分析与建议
八年的实际门诊量均提示其季节性变动强, 季节变动一年为一周期, 一季度最低, 二、三季度为高峰期, 四季度为平稳期。变动反复依次出现, 变动幅度基本一致。
2006-2013年第1季度的调整季节指数0.9024, 明显低于其他季度水平, 其原因是春节假日集中, 传统观念里人们避免这一时段就医, 在这一时期, 可安排职工进行业务培训学习、探亲休假以及设备的更新与保养, 第二、三季度是门诊的高峰期, 气候变化引起的疾病相对集中爆发、择期手术治疗的病人主动选择适宜气候进行手术是主要原因, 在这一时期应加强门诊服务, 增设门诊收费窗口优化就诊流程、合理安排医务人员班次, 避免医疗仪器在这一时段的大型检修。第四季度是相对平稳期, 可对辖区内病人进行各类慢性疾病的防治普及宣传活动, 使病人对医院有进一步的了解, 提升医院的影响力。
总之, 提前科学的对门诊量进行预测, 根据其季节变动特点统筹安排全年工作, 可充分发挥人财物力的功效, 进一步提高医院的社会效益和经济效益。
参考文献
[1]章扬熙.医学统计预测[M].北京:中国科学技术出版社, 1995:108.
[2]全国统计专业技术资格考试大纲、考试用书编写委员会编.统计工作实务[M].北京:中国统计出版社, 1997:167-178.
[3]于鹏, 王素祥, 王宇.利用趋势季节模型预测入院人数[J].中国医院统计, 2006 (04) .
[4]朱灼新, 梁丽萍.指数曲线趋势法与季节变动法预测医院门诊量比较[J].中国医院统计, 2009 (01) .
门诊诊疗人次 篇4
1.1 资料来源
资料来源于某三级医院2004-2009年统计报表, 数据真实。
1.2 方法
1.2.1 建立GM (1, 1) 模型
设原始数列排成时间数列Xt (t=0, 1, 2, …n) , 其中Xt表示第t时刻的原始数列。通常原始数列呈现离乱现象, 灰色理论将无规律的原始数据按 (1) 式累加生成, 使其变为较有规律的生成数列Yt。
1.2.2 移动数生成
对累加生成数据Yt按式 (2) 作为移动数生成Zt。
1.2.3 建立模型GM (1, 1) Yt的一阶线性微分方程为:
Yt的一阶线性微分方程为:
(3) 式即为GM (1, 1) 模型, 其中α、μ为特定系数, 按微分方程的求解方法得到
其中X0为初始时刻的原始数据。根据最小二乘法估计参数得:
1.2.4 求预测值
1.2.5 外推预测
按式 (4) 、 (8) 进行
2 结果
按照建模步骤, 根据表中原始数据Xt, 先求出累加生成数据Yt和均值生成数据Zt, 然后列成拟合计算表, 将最后一行求和值代入公式, 得
D=69583652899621.50α=-0.0712μ=902655.3918
再根据公式 (4) 、 (8) 计算, 结果见表1。
从表1可以看出实测值与预测值相差不大, 平均相对误差为1.31%, 最大误差为3.28%, 说明建立的预测模型拟合精度较好。
3 利用模型进行外推预测
灰色数列模型就是将无规律的原始数据经过累加等过程, 使其成为较有规律的数列后再生成函数并进行预测, 对样本含量和概率分布没有严格的要求, 且本身已考虑到其它多种因素的影响, 加之数据单纯、运算简单, 拟合精度较高, 适用性强, 是值得推广和应用的预测工具。本文利用所建的GM (1, 1) 模型的公式, 对某院2010~2011年门诊人次进行预测, 理论值分别为1450349和1557379人次。虽然通过对6年门诊人次建立GM (1, 1) 模型, 预测其变化呈逐年递增趋势, 符合预测结果, 但也不能简单依赖其预测结果进行决策, 也要考虑到社会因素和自然因素等变化, 综合其他因素采取相应决策, 及时调整门诊专家、专科人员的数量, 以适应病人的需要。
参考文献
[1]刘荷花, 林凯平, 柯有福, 杨贵洪.灰色数列GM (1:1) 模型预测某社康中心诊疗人次[J].中国热带医学, 2010, 10 (12) .