基于灰色关联度分析方法综合评价某市5家三级甲等医院病床利用情况

陈美婷，　梅文华，　叶仲书

基于灰色关联度分析方法综合评价某市5家三级甲等医院病床利用情况

陈美婷1，梅文华2，叶仲书1

【摘要】目的结合多项指标综合评价医院的病床利用情况，为医院管理决策提供科学依据。方法采用灰色关联度分析方法对某市共5家三甲医院2014年病床利用效率进行综合评价。结果5家三甲医院病床利用效率的排序为D医院>A医院>C医院> E医院>B医院，D医院最优，B医院最低。结论应用灰色关联度分析方法综合各项指标，可客观反映同地区同等级各医院的床位利用情况；通过横向比较，有助于管理者就各医院彼此在床位管理上的差距积极探索改进措施。

【关键词】病床利用效率；灰色关联度分析；综合评价

病床利用效率用于反映医院的病床利用情况，提高病床利用效率有助于病床合理利用和充分挖掘医院的内部潜力，使医院有限资源得到充分利用[1]，为医院管理决策提供科学依据。灰色关联度分析法作为灰色系统理论重要组成部分，用于定量评价因素间的关联程度，因其不依赖于样本是否为典型的分布规律以及样本量的多少，现已在自然科学和社会科学中得到推广和应用，其关注度越来越大[2-3]。本文采用灰色关联度分析方法，对2014年某市共5家三甲医院的病床利用效率进行分析，综合评价各个医院的病床利用情况。

1资料与方法

1.1资料来源

资料来源于某市共5家三甲医院上报该市信息中心的网络直报报表，收集2014年5家医院相关指标值，包括病床使用率(X1)、出院人数(X2)、平均住院日(X3)、病床周转次数(X4)等4个指标。

1.2研究方法

国家卫生部《综合医院分级管理标准》要求三级医院病床使用率范围为85%～93%，平均住院日小于或等于20天，而病床周转次数要大于或等于17次[4]。参考以上标准采用灰色关联度分析法进行综合评价分析，该方法不依赖样本量的多少和样本典型的分布规律，以各因素的样本数据为依据，描述因素间关系的强弱、大小和次序，若样本数据反映两因素变化态势基本一致，则两因素之间的关联度较大，反之，关联度较小[2]。

2结果

2.1确定灰色关联度分析的参考序列和比较序列

5家三甲医院作为比较序列(见表1)，而参考序列是综合评价的标准，正向指标取比较序列的最大值，逆向指标则取最小值，适度指标取该指标的适度值[2]。病床使用率以93%作为病床的最优使用情况，平均住院日属逆向指标，病床周转次数属正向指标。5家医院4项指标数据显示，E医院病床使用率最高，属于较高负荷运转状态，A医院和D医院病床使用率也超过93%，超过该指标的适度值；出院人数为A医院最多；平均住院日和病床周转次数数据则显示D医院最佳，其最优值组成参考序列Y0={93.00，38 019.00，6.61，51.55}。

表1　2014年某市5家三甲医院4项统计指标情况

2.2对原始数据的无量纲化处理

Xi0为5个评价对象第i项指标值的最优值，Xij为各指标原始数据，最优值经无量纲化后参考序列Y0={1，1，1，1}。原始数据无量纲化处理后，D医院病床使用率最接近于1，A医院的出院人数为1，D医院的平均住院日和病床周转次数均为1。见表2。

2.3计算各评价对象的比较序列与最优参考序列的绝对差列

依公式：

Δ(max)=max0≤i≤1max0≤j≤1Δi(k)(i=1，2，3，4；k=1，2，3，4，5)

Δ(min)=min0≤i≤1min0≤j≤1Δi(k)(i=1，2，3，4；k=1，2，3，4，5)

计算得各评价对象的比较序列与最优参考序列的绝对差列，以及△(max)=0.598，△(min)=0.000。见表3。

表2　无量纲化值表

表3　绝对差值表

2.4计算关联系数

计算第i个评价对象的比较序列与最优参考序列的关联系数，其公式为：

式中分辨系数ρ 一般取0.5。5家医院各指标的比较序列与最优参考序列的关联系数见表4。

表4　关联系数表

2.5计算关联度

3讨论

根据国家卫生和计划生育事业发展统计公报数据，全国三级医院病床使用率高达101.8%，属于超负荷运转状态，而该市5家医院总体病床使用率为87.54%，控制在85%～93%范围内，平均住院日为8.9天，控制在9天内，初步反映其医疗服务效率状况良好，优于全国水平[5]。由于同地区同等级医院拥有相同的地理环境和发展状况，病人疑难程度大致相同，其病床利用效率的综合评价较不同级别医院相互比较更具现实意义[6]，所组成的最优参考序列数据为该地区医院病床较充分发展的体现。病床利用效率是反映医院住院医疗资源利用情况的一个重要指标，出院人次是同等级医院住院业务量比较的体现，而病床使用率、平均住院日、病床周转次数可独立片面地反映医院病床利用效率[7]。灰色关联度分析方法较单一独立的指标评价方法，能更全面综合病床使用率、出院人数、平均住院日、病床周转次数等4个因素评价医院病床利用效率[8]，其关联度值越大，关联程度越大，比较序列与最优序列拟合效果越好。

结果表明，该市5家三甲医院中病床使用效率的排序为D医院>A医院>C医院> E医院>B医院。D医院虽规模相对偏小，但除出院人数指标较低外，其余3项指标均最优，综合评价其病床利用效率为最高，其病床资源的内部潜力得到较为充分的挖掘；A医院是市内规模最大、综合实力较强的医院，表现为其出院人数指标最优，而可能因A医院重症患者较多，导致病床周转次数较D医院低，综合评价其病床利用效率居5家医院第2位；B医院规模稍低于A医院，而平均住院日最高，病床周转次数最低，通过比较综合评价其病床利用效率排5家医院最后一位，显示病床资源有待充分利用。应用灰色关联度分析方法综合4项指标客观、公正地反映床位利用情况，从侧面了解该市三甲医院的病床利用情况，以指标本身数据的最佳值作为参考序列，得出医院在该市所处位置，进一步分析医院就病床资源利用情况所面临的优势、劣势。通过同地区同等级各医院横向比较，不仅可以防止医院过分片面追求高病床使用率而忽略其他床位指标的管理，同时就各医院彼此在床位管理上的差距积极探索改进措施，为卫生部门统筹评价各医院的发展提供客观依据，实现各医院科学发展。而在医院管理中，注意医院床位的合理配置，使床位量尽可能与需求量平衡，改善服务态度，提高诊治水平，加强病房管理，开展新技术、新业务，建立良好的医疗环境，方可从根本上提高病床的利用效率，以最有限的资源达到最大效益。

灰色关联度分析方法因其“样本要求少，计算量小，应用方便”等优点，在医疗卫生界可广泛地推广应用，如灰色关联度分析方法还应用于探索病床使用率、平均住院日、病床周转次数的影响因素[9-11]，还可与聚类分析[12]和神经网络[13]等方法结合应用，综合指导医院管理者决策。本文研究仅局限于4个指标，而综合评价各医院病床利用情况，除了深入探讨病床的利用效率研究方法外，还应考虑多方面因素，如病人病情、住院时间等，可充分利用各指标值构造数据序列，以确定最佳的灰色关联度分析评价方案，指导卫生部门建立公正、合理的公立医院考核指标体系。

参考文献

[1]高丽娟，孙大军，岳增文.应用病床工作效率指标分析医院病床设置情况[J].中国医院统计，2009，16(1)：25-26.

[2]邓聚龙.灰理论基础[M].武汉：华中理工大学出版社，2002.

[3]刘思峰，郭天榜，党耀国.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版，1999.

[4]王华，黄光英.医院分级管理和医院评审[M].北京：人民卫生出版社，1996.600.

[5]中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会.2014年我国卫生和计划生育事业发展统计公报[EB/OL].[2015-11-05].http：//www.nhfpc.gov.cn/guihuaxxs/s10742/201511/191ab1d8c5f240e8b2f5c81524e80 f19.shtml.

[6]林兴荣.应用灰色关联分析法综合评价医院使用效率[J].中国病案，2013，14(4)：34-35.

[7]徐洁.试论病床使用率和病床周转次数的关系[J].中国病案，2007，8(2)：19-20.

[8]谢舒，陶红兵，耿珊珊.医院床位利用效率评价比较及影响因素分析[J].中国医院管理，2012，32(5)：18-20.

[9]秦峰，沈琼.平均住院日影响因素的灰色关联分析[J].解放军医院管理杂志，2013，20(2)：118-120.

[10]王学知.病床周转次数影响因素的灰色关联分析[J].中国医院统计，2008，15(3)：203-204.

[11]王书.病床使用率的灰色关联度分析[J].中国医院统计，2003，10(4)：204.

[12]周海滨，彭绩，程锦丹，等.灰关联聚类法在深圳市卫生资源综合评价中的运用[J].医学与社会，2005，18(4)：8-10.

[13]张筠莉，杨祯山.现代医院门诊量的灰色RBF神经网络预测[J].计算机工程与应用，2010，46(29)：225-228.

Comprehensive Evaluation of the Bed Utilization in 5 Tertiary Hospitals in a City Based on Grey Relational Analysis

CHEN Meiting，MEI Wenhua，YE Zhongshu.

DepartmentofMedicalStatistics，MedicalCollege，JinanUniversity，Guangzhou，510632，China

【Abstract】Objectives To provide scientific evidence for decision-making in the management of the hospital through a general evaluation of the bed utilization based on multi indicators.MethodsThe method of grey relational analysis was used to evaluate the bed utilization of 2014 in 5 tertiary hospitals in a city.ResultsThe efficiency of bed utilization in 5 hospitals was ranked as D>C>B>E>A，with D hospital ranked the best and B hospital the lowest.ConclusionsGrey relational analysis combining multi indicators can objectively reflect the bed utilization among different hospitals of same level from same district.Through horizontal comparison，it would be helpful for managers to seek improvement measures for narrowing the gap in bed management.

【Key words】Efficiency of bed utilization；Grey relational analysis；Comprehensive evaluation

【基金项目】珠海市科技计划项目(2010B060102004)

【作者单位】1暨南大学医学院流行病与卫生统计学教研室，广东广州，510632

【通讯作者】梅文华

【中图分类号】R197.32

【文献标识码】A

DOI:10.3969/j.issn.1673-5625.2016.03.030

(收稿日期2015-10-10)(本文编辑熊月琳)

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2珠海市人民医院，广东珠海，519000