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    基于排序求因子權(quán)重的門診病人滿意度多層次模糊綜合評判研究*

    2011-05-23 08:02:30許樹強
    中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2011年4期
    關(guān)鍵詞:調(diào)查表評判排序

    劉 莎 許樹強 田 巍

    病人滿意度調(diào)查作為一種常用工具,從病人的視角考查醫(yī)院的服務(wù)質(zhì)量及病人對服務(wù)提供者的忠誠度,并據(jù)此制定質(zhì)量改進(jìn)措施和服務(wù)發(fā)展策略。因而國內(nèi)外均將病人滿意度調(diào)查信息作為評價醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量和改進(jìn)醫(yī)院工作的重要內(nèi)容之一〔1〕。

    滿意度本身是個復(fù)雜的概念,不同人在不同場合、時期,期望值是不同的,其中存在許多不確定性。同時,在應(yīng)用數(shù)學(xué)工具對病人滿意度進(jìn)行測評時,各調(diào)查項目權(quán)重的確定也一直存在著不同的觀點,使得對病人滿意度的綜合評判研究成為一個有待深入的研究課題。本文借助模糊數(shù)學(xué)工具〔2〕對門診病人滿意度的問卷測評進(jìn)行了研究,提出了按病人關(guān)注度進(jìn)行排序求一級因子權(quán)重,并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用改進(jìn)的變異系數(shù)法形成二級因子權(quán)重的多層次模糊綜合評價法,克服了在確定因子權(quán)重系數(shù)時的主觀因素,較客觀地進(jìn)行了對病人滿意度問卷調(diào)查表的定量分析。

    研究方法及樣本

    1.研究方法

    本研究采用模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評判法,以隨機抽取問卷調(diào)查的方式取樣。問卷共有掛號、導(dǎo)診咨詢、候診、醫(yī)生看病、劃價收費、化驗檢查、取藥、簡單治療、配套設(shè)施和病癥改善等10個項目,患者對每項的滿意度采用李科特(Likert)五級量表〔3〕,分別為很滿意、滿意、一般、較不滿意和不滿意,相應(yīng)的賦值為5、4、3、2、1。

    2.研究樣本

    對某院的門診患者進(jìn)行問卷調(diào)查,共發(fā)放問卷400份,回收382份;其中男性患者占30.3% ,女性患者占69.7%;18歲以下患者占5.5% ,18~49歲患者占43.2%,41~60歲患者占28.8% ,60歲以上患者占22.5% 。

    多層次模糊綜合評價

    1.多層次評判模型

    當(dāng)評判因素較多時,每一因素取得的權(quán)重分配的值會很小。由于合成運算所采取的取小原則,使得評判結(jié)果完全由主要因素所決定,次要因素的作用被完全忽略。這樣綜合評判將得不到預(yù)期的結(jié)果,此時就需要采用多層次評判模型〔4〕。

    2.因子權(quán)重的排序確定法

    大量的研究已證明,評判對象各指標(biāo)取不同的加權(quán)系數(shù)往往導(dǎo)致不同的測評結(jié)果。目前確定因子權(quán)重的方法有專家法、德爾斐法(Delphi technique)、經(jīng)驗法、層次分析法〔5〕、矩陣對偶比較法和綜合法等,但這些方法的共同不足之處就是都帶有一些主觀的因素,使得評判結(jié)果隨主觀因素的影響發(fā)生偏移〔6〕。

    本文通過對調(diào)查表中病人關(guān)于各調(diào)查項目“關(guān)注度”的統(tǒng)計和排序,直接得到反映影響門診醫(yī)療服務(wù)病人滿意度各指標(biāo)的權(quán)重,從而使權(quán)重系數(shù)的分配和確定比較客觀真實。

    設(shè)調(diào)查表中有n個因子(調(diào)查項目),患者可根據(jù)自己對其重要性的關(guān)注程度,對該n個因子按1,2,…,n進(jìn)行編號排序。如Fkij表示第k個患者把第i個因子排在第j位(k=1,2,…,N),則調(diào)查表中因子i出現(xiàn)在位置j上的頻率fij為

    按因子的排序位置j進(jìn)行加權(quán),可得受調(diào)查患者按重要性給各個因子所打的分值

    相對得分最少的因子而言,各因子重要性的相對值為

    進(jìn)行歸一化處理

    式(4)中的wi(i=1,2,…,n)即是各個因子的權(quán)重。

    3.改進(jìn)的變異系數(shù)法

    對于各調(diào)查項目第二級因素權(quán)重的確定采用改進(jìn)的變異系數(shù)法。這是由于變異系數(shù)法僅適用于統(tǒng)計指標(biāo),而一級以上的因素并無直接統(tǒng)計值,致使排序法或直接用變異系數(shù)法有困難的緣故〔7〕。本文通過排序法求出第一級各因素的權(quán)重后,再按第二級各因素的各有關(guān)項進(jìn)行加權(quán)計算,確定調(diào)查表第二級各因素的統(tǒng)計值,進(jìn)而用變異系數(shù)法求出二級因素的權(quán)重。

    對于某二級因素而言,取由排序法得到的一級權(quán)重對調(diào)查表內(nèi)與該因素有關(guān)的各指標(biāo)分值進(jìn)行加權(quán)計算,其結(jié)果的算術(shù)平均值為ˉxk,標(biāo)準(zhǔn)差為σk,變異系數(shù)為:

    歸一化處理后,該二級因素的權(quán)重為

    實證分析

    本研究問卷調(diào)查的統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

    表1 滿意度問卷調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計表

    應(yīng)用多層次評判法將其分層,并由式(1)~(6),得到各因素的權(quán)重,如表2所示。

    表2 患者滿意度各因素的權(quán)重

    相應(yīng)的四個子集的單因素評判矩陣為

    第一級評判結(jié)果如表3所示。

    對于第二級評判,有

    表3 第一級綜合評判

    根據(jù)最大隸屬原則,整體測評結(jié)果為“滿意”。通過去模糊化處理并以百分制表示〔8〕

    可求得整體滿意度得分為78.63。其中“很滿意”率為30.4%,“滿意”率為40.6%,“較不滿意”和“不滿意”僅占6.6%,說明醫(yī)院的工作在整體上做得很好,得到患者的認(rèn)可。

    由第二級各因素綜合評判結(jié)果通過去模糊化處理,就醫(yī)環(huán)境滿意度得分為85.26,醫(yī)療技術(shù)得分為81.36,診療輔助得分為 86.76,門診服務(wù)得分為69.48??梢钥闯觯颊邔︶t(yī)院的“診療輔助”方面滿意度最高,其次是“就醫(yī)環(huán)境”和“醫(yī)療技術(shù)”,在“門診服務(wù)”特別是“導(dǎo)診咨詢”方面相對得分較低,是醫(yī)院的薄弱環(huán)節(jié)。從患者對醫(yī)療服務(wù)各項目的關(guān)注度來看,患者最看重的是“醫(yī)生看病”、“掛號”和“劃價收費”等項目,其次是“取藥”、“候診”和“病癥改善”等項目,這些是醫(yī)院要特別關(guān)注之處。

    結(jié) 語

    本文將調(diào)查表中病人對各一級調(diào)查項目“關(guān)注度”進(jìn)行統(tǒng)計和排序,直接得到反映醫(yī)療服務(wù)中各一級因素的權(quán)重系數(shù);在此基礎(chǔ)上采用改進(jìn)的變異系數(shù)法,得到各二級因素的權(quán)重系數(shù),從而使權(quán)重系數(shù)的分配和確定比較客觀。再結(jié)合多層次分析法進(jìn)行模糊綜合評判,使評判結(jié)果更趨于真實。通過對382例病人滿意度調(diào)查表的實證分析,比較真實地反映了醫(yī)院工作的實際狀況,證明了本文所提方法的可行性和科學(xué)性。

    1.Shane T.2007北京國際全科醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)峰會內(nèi)容摘登——使用病人滿意度調(diào)查工具改善社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的質(zhì)量.中國全科醫(yī)學(xué),2007,10(6):1315-1316.

    2.賀仲雄.模糊數(shù)學(xué)及其應(yīng)用.天津:天津科技出版社,1983,126-128.

    3.劉桂瑛,覃建芹,鄒崇祺,等.病人滿意度測評指標(biāo)體系研究.中華醫(yī)院管理雜志,2007,23(3):170-173.

    4.肖位樞.模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及應(yīng)用.北京:航空工業(yè)出版社,1992,167-168.

    5.李紹軍,王汝芬,鄭瑜.應(yīng)用模糊綜合評判法評價住院患者滿意度.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2008,25(4):395-396.

    6.王景英主編.教育評價理論與實踐.北京:高等教育出版社,2002,95-98.

    7.張鐵男,李晶蕾.對多級模糊綜合評價方法的應(yīng)用研究.哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報,2002,23(3):132-134.

    8.馬曉峰.公立醫(yī)院滿意度的綜合測評研究.中華醫(yī)院管理雜志,2009,25(11):782-783.

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