成都市某三甲綜合醫(yī)院門診患者掛號時間分布特征

李運明，吳 凡，鄭 馳，侯凱文，王魁英，孫年怡

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成都市某三甲綜合醫(yī)院門診患者掛號時間分布特征

李運明，吳 凡，鄭 馳，侯凱文，王魁英，孫年怡

目的 全面了解成都地區(qū)某三甲綜合醫(yī)院門診患者掛號時間分布特征，為醫(yī)院門診管理決策提供依據(jù)。方法 在醫(yī)院信息系統(tǒng)中，提取成都軍區(qū)總醫(yī)院2010—2013年門診患者數(shù)據(jù)，采用醫(yī)院管理統(tǒng)計方法，分析門診患者掛號時間(季度、月、周及日)分布情況。結(jié)果 2010—2013年，累計接診303.6萬門診患者，第四季度門診患者掛號量所占構(gòu)成比最高(82.1萬次，占27.0%)，第一季度所占構(gòu)成比最低(61.9萬次，占20.4%)。7、11、10月門診患者掛號量居前三位，分別為28.7、28.3、27.4萬人次；2、1、6月居后三位，分別為17.5、19.1、24.9萬人次。一周內(nèi)，星期一門診患者掛號量最高(占19.5%)，星期日最低(占7.6%)。一日內(nèi)，門診患者掛號量呈現(xiàn)大小兩峰分布，上午8～9時掛號人數(shù)最多(占22.3%)，下午14～15時掛號人數(shù)最多(占8.0%)。結(jié)論 一年內(nèi)該醫(yī)院門診患者掛號量第四季度最多，12個月中7月份掛號量最多，一周內(nèi)星期一掛號量最多，一日內(nèi)上午和下午各有一個高峰。采集醫(yī)院信息系統(tǒng)門診診療信息，全面調(diào)查門診患者掛號時間分布特征，可為預(yù)測年度門診量、引導(dǎo)患者錯峰就診等門診精細(xì)化管理提供決策支持。

門診病人；流行病學(xué)監(jiān)測；門診部,醫(yī)院；掛號時間；分布

李運明，吳凡，鄭馳，等.成都市某三甲綜合醫(yī)院門診患者掛號時間分布特征[J].中國全科醫(yī)學(xué)，2015，18(11)：1293-1296.[www.chinagp.net]

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全面了解門診患者掛號時間分布特征，可為醫(yī)院門診管理決策提供數(shù)據(jù)支持，實現(xiàn)門診精細(xì)化管理，對于科學(xué)配置人員、設(shè)置診室等具有重要意義[1-6]。為合理解決門診患者“三長一短”問題，近年來國內(nèi)學(xué)者開展了預(yù)約掛號、優(yōu)化流程、門診掛號、候診、就診時間等相關(guān)研究[7-13]，但仍缺乏全面的門診患者掛號時間分布特征研究。成都軍區(qū)總醫(yī)院計劃改擴(kuò)建門診樓，為全面了解該院門診患者掛號時間分布特征，科學(xué)設(shè)計過渡門診，本研究提取了該醫(yī)院近4年的門診患者數(shù)據(jù)，采用醫(yī)院管理統(tǒng)計方法，分析門診患者季度、月份、一周及一日內(nèi)掛號時間分布特征。

1 資料與方法

1.1 資料來源 在“軍衛(wèi)一號”醫(yī)院信息系統(tǒng)中，檢索成都軍區(qū)總醫(yī)院2010-01-01至2013-12-31門診就診記錄表(CLINIC_MASTER)數(shù)據(jù)，包含門診患者性別、年齡、就診科室、費別、掛號時間等信息。統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)，累計接診303.6萬門診患者，年平均增長率為24.07%。全部門診患者中，男135.5萬人次(44.63%)，女168.1萬人次(55.37%)，男女比為0.81∶1；平均年齡(40.2±19.3)歲。

2 結(jié)果

2.1 季度分布特征 2010—2013年，該醫(yī)院第四季度門診患者掛號量為82.1萬人次，所占構(gòu)成比最高，為27.0%；其次為第三季度占26.7%，第二季度占25.9%，第一季度占比最低，為20.4%(見圖1)。

2.2 月份分布特征 7、11、10月門診患者掛號量居前三位，分別為28.7、28.3、27.4萬人次；2、1、6月居后三位，分別為17.5、19.1、24.8萬人次(見表1)。不同年份門診患者掛號量月份分布間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=12 161.739，P<0.001)。

2.3 一周分布特征 星期一至星期日，門診患者掛號量所占構(gòu)成比依次遞減，星期一最高(占19.5%)，星期日最低(占7.6%，見表2)。不同年份門診患者掛號量一周分布間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=1 846.412，P<0.001)。

2.4 一日分布特征 一日內(nèi)門診患者掛號量呈現(xiàn)大小兩峰分布。上午峰值出現(xiàn)在8～9時，掛號人數(shù)為67.8萬人次，占22.3%；下午峰值出現(xiàn)在14～15時，掛號人數(shù)為24.2萬人次，占8.0%(見圖2)。

圖1 2010—2013年門診患者掛號量季度分布

Figure 1 Quarters distribution of outpatient registration from 2010 to 2013

圖2 2010—2013年門診患者掛號時間一日分布圖

時間(年)1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月合計20103.4(6.6)2.5(4.8)4.4(8.4)4.7(8.9)4.3(8.3)4.3(8.2)4.9(9.5)4.9(9.4)4.5(8.6)4.9(9.3)4.9(9.4)4.5(8.6)52.120113.8(5.7)3.7(5.5)5.6(8.3)6.4(9.5)5.8(8.6)5.7(8.5)6.4(9.6)6.3(9.3)5.7(8.4)6.1(9.0)6.3(9.3)5.6(8.3)67.220124.1(4.9)5.8(6.8)7.0(8.2)7.4(8.8)7.6(9.0)7.0(8.3)8.0(9.4)7.4(8.7)6.6(7.9)7.4(8.7)8.1(9.6)8.2(9.7)84.520137.7(7.7)5.5(5.5)8.4(8.4)8.5(8.5)9.1(9.1)7.9(7.9)9.3(9.3)8.7(8.7)8.4(8.4)9.1(9.1)9.0(9.0)8.3(8.3)99.8合計19.1(6.3)17.5(5.8)25.3(8.3)26.9(8.9)26.8(8.8)24.8(8.2)28.7(9.4)27.2(9.0)25.2(8.3)27.4(9.0)28.3(9.3)26.4(8.7)303.6

表2 2010—2013年門診患者掛號時間一周分布〔萬人次(%)〕

3 討論

維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶在其著作《大數(shù)據(jù)時代》中，深刻指出大數(shù)據(jù)是不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)，而是采用所有數(shù)據(jù)的一種方法[15-16]。大數(shù)據(jù)具備4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。從20世紀(jì)90年代中后期，國內(nèi)大型醫(yī)院的信息系統(tǒng)應(yīng)用已有近20年歷史，積累了大量的臨床業(yè)務(wù)、治療、護(hù)理等數(shù)據(jù)信息，已具備大數(shù)據(jù)4V特點。本研究借鑒大數(shù)據(jù)概念，在醫(yī)院信息系統(tǒng)中提取近4年的門診患者就診信息，采用醫(yī)院管理統(tǒng)計學(xué)方法，探討某綜合醫(yī)院門診患者掛號量的時間分布特征，為門診管理決策提供支持。

3.1 采取綜合措施，引導(dǎo)門診患者錯峰就診 通過分析該醫(yī)院4年掛號量時間分布發(fā)現(xiàn)：門診患者在季度、月份、周及日分布均存在高峰和低谷。為確保門診醫(yī)療質(zhì)量、提高患者滿意度，合理有效解決大型綜合醫(yī)院門診“三長一短”問題，醫(yī)院應(yīng)根據(jù)門診患者掛號時間分布，尤其是周及日分布特征，采取綜合措施，引導(dǎo)門診患者錯峰就診：(1)制定醫(yī)生工作量標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定上午、下午最多接診數(shù)[7]；(2)根據(jù)臨床科室門診患者分布特征設(shè)置診室、編配醫(yī)生；(3)推廣預(yù)約掛號(網(wǎng)絡(luò)、短信、電話、微信等)，明確預(yù)約患者就診時間段[11]；(4)加大周末門診宣傳力度，通過價格優(yōu)惠等市場手段，提高周末和假日門診量；(5)定期分析門診患者就診時間分布規(guī)律，通過門戶網(wǎng)站、門診信息欄、宣傳冊公布，引導(dǎo)患者選擇合理時間就診。

3.2 分析高峰原因，科學(xué)配置診室滿足需求 本研究顯示：第四季度和第三季度，7、11、10月門診患者所占構(gòu)成比較高，分析可能為第三季度及7月為學(xué)生放暑假、第四季度及11月為農(nóng)閑時節(jié)、10月國慶節(jié)等原因造成。為滿足這些特殊人群就診需求，醫(yī)院門診管理者首先應(yīng)及時發(fā)現(xiàn)在特定時間段或周期性出現(xiàn)的同類型就診患者，而后主動作為，針對人群患病和就診特點增開診室，編配醫(yī)護(hù)人員，如嘗試7—8月及周末時間為開設(shè)學(xué)生聯(lián)合門診。

3.3 基于歷史數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確預(yù)測全年門診人次 為科學(xué)預(yù)測綜合醫(yī)院年度門診量，國內(nèi)學(xué)者常采用時間序列分析方法(如ARIMA模型)[17-18]，預(yù)測效果較好，但模型復(fù)雜，需專業(yè)統(tǒng)計人員計算。2010—2013年，該醫(yī)院全年門診量約為第一季度門診量的5倍，如2013年全年門診量為99.7萬，第一季度門診量為21.6萬，乘以5約為108.0萬；2012年全年84.3萬，第一季度16.8萬，乘以5約為84.0萬。因此，每年4月初即可較為準(zhǔn)確的估計出全年的門診量。

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(本文編輯：趙躍翠)

Outpatients′ Registration Time：Distribution Characteristics in A Third-grade Class-A General Hospital in Chengdu

LIYun-ming,WUFan,ZHENGChi,etal.

DepartmentofMedicalAdministration,ChengduMilitaryGeneralHospital,Chengdu610083,China

Objective To fully understand the distribution characteristics of outpatients′ registration time in a third-grade class-A general hospital,thus to provide a basis for hospital outpatient management decisions.Methods This study extracted the outpatients′ data (2010—2013) from the hospital information system of Chengdu Military General Hospital to analyze the distribution of outpatients′ registration time using hospital management statistical method.Results From 2010 to 2013,the cumulative accepted 303 600 outpatients,the constituent ratio of outpatients′ registration of the Fourth quarter was the highest (821 000 person-times,27.0%),that of the First quarter was the lowest (619 000 person-times,20.4%).The number of outpatients registration in July,November,October ranked among the top 3 (287 000,283 000,274 000 person-times,respectively),that of outpatients′ registration in February,January,June ranked among the last 3 (175 000,191 000,249 000 person-times,respectively).Within a week,Monday outpatients′ registration was the highest(19.5%),and the lowest(7.6%) was in Sunday.There were 2 peaks in outpatients′ registration in one day:the outpatients′ registration were the most at 8-9 a.m(accounting for 22.3%) and at 14-15 p.m(accounting for 8.0%).Conclusion The hospital outpatient registration number in Fourth quarter is highest，in July is maximum during 12 months,in Monday is maximum during one week,in the morning and afternoon have a peak during one day.Full investigation of outpatients′ registration time distribution can provide decision support for clinic service delicacy management such as predicting the annual outpatients′ visits and guiding patients to avoid the peak hour for their visits.

Outpatients；Epidemiological monitoring;Outpatient clinics,hospital;Registration time;Distribution

成都軍區(qū)總醫(yī)院研究型人才培養(yǎng)計劃(2013YG-B021)；四川省衛(wèi)生廳科研課題(120566)

610083四川省成都市，成都軍區(qū)總醫(yī)院醫(yī)務(wù)部(李運明，吳凡，鄭馳)，門診部(侯凱文，王魁英)，康復(fù)醫(yī)學(xué)科(孫年怡)

吳凡，610083四川省成都市，成都軍區(qū)總醫(yī)院醫(yī)務(wù)部；E-mail：59707177@qq.com

R 197.323

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2015.11.015

2014-10-22；

2015-01-10)